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Enregistrement W2065392030 · doi:10.1177/1533210108325549

A Literature Review of Health Care Professional Attitudes Toward Complementary and Alternative Medicine

2008· review· en· W2065392030 sur OpenAlexaffabout
Maida Sewitch, Monica Cepoiu‐Martin, Nicole Rigillo, Donald Sproule

Notice bibliographique

RevueComplementary health practice review · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensSt Mary's Hospital CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHealth careHealth professionalsFamily medicineAlternative medicineReferralMedical prescriptionNursingMEDLINEMainstream

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective. To summarize health care professionals' attitudes toward complementary and alternative medicine (CAM). Methods. In October 2006, we searched Allied and Complementary Medicine Database (AMED; 1985—2006), Excerpta Medica Database (EMBASE; 1980—2006), and MED-LINE (1960—2006) for Canadian or US studies of health care professionals' attitudes toward CAM, published in English or French. Results. A total of 21 surveys of physicians, nurses, public health professionals, dietitians, social workers, medical/nursing school faculty, and pharmacists were included that focused on beliefs about CAM efficacy, personal use, clinical practice use and referrals, communication with patients about CAM, level of knowledge, and the need for information regarding various CAM therapies. Physicians were more negative compared to other health care professionals. Positive attitudes toward CAM did not correlate with CAM referral or prescription patterns. Health care professionals of all disciplines wanted more information about CAM. Conclusions. Heterogeneity in the CAM definition and questionnaire items precluded summarizing health care professionals' attitudes toward CAM. Providing CAM education to health care professionals may help to integrate CAM into mainstream medical care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,422
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,238
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,318 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations85
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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