A Literature Review of Health Care Professional Attitudes Toward Complementary and Alternative Medicine
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».