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Enregistrement W2059982425 · doi:10.1046/j.1464-5491.2001.00450.x

Use of alternative medicines in diabetes mellitus

2001· article· en· W2059982425 sur OpenAlexaff
E. A. Ryan, Mary E. Pick, Cécile Marceau

Notice bibliographique

RevueDiabetic Medicine · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusOver-the-counterAspirinAlternative medicineMedical prescriptionTraditional medicineInternal medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Enormous advances have been made in medical care but more people are still using herbal or alternative remedies. In chronic conditions such as diabetes patients may turn to alternative remedies that have been purported to improve glycaemic control. This study surveyed diabetic and control subjects about their use of all prescribed medication, over-the-counter supplements, and alternative medications. METHODS: Subjects were prospectively contacted in person or by telephone. Five hundred and two diabetic subjects and 201 control subjects were asked to provide details about themselves, their diabetes (for the diabetic subjects) and their use of prescribed medication, over-the-counter supplements and alternative medications. Subjects were asked to rank their assessment of the effectiveness of each medication. Costs were calculated on a per month basis from average prices obtained from five alternative health stores and five chemist shops. RESULTS: Of the diabetic subjects, 78% were taking prescribed medication for their diabetes, 44% were taking over-the-counter supplements and 31% were taking alternative medications. Of the control subjects, 63% were taking prescribed medication, 51% were taking over-the-counter supplements, and 37% were taking alternative medications. Multivitamins, vitamin E, vitamin C, calcium and aspirin were the most commonly used over the counter supplements. Garlic, echinacea, herbal mixtures, glucosamine were the most commonly used alternative medications. Chromium was used only by diabetic subjects and then only rarely. Subjects rated the effectiveness of the alternative medications significantly lower than for prescribed medications but still thought them efficacious. Alternative medications purported to have some hypoglycaemic effect were little used by diabetic subjects. Diabetic subjects spent almost as much money on over-the-counter supplements and alternative medications together as they did on their diabetic medications. CONCLUSIONS: One-third of diabetic patients are taking alternative medications that they consider efficacious but this is no more than in the control group. The money spent on alternative and non-prescription supplements nearly equals that spent on prescription medications. In view of the money spent in this area the time is past due to evaluate these remedies and to establish what merit they have.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations149
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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