Alternative Medicine Use by Canadian Ambulatory Gastroenterology Patients: Secular Trend or Epidemic?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the prevalence and determinants of alternative medicine (AM) use in gastroenterology outpatients and those with inflammatory bowel disease (IBD). METHODS: An 80-item questionnaire, addressing symptoms, general health, quality of life, and AM use, was administered and analyzed using logistic regression. RESULTS: 52.5% of 341 participants used AM in the previous year. Most commonly used were herbal medicine (45.2% of users; 95% CI 35.4-52.5%), chiropractor (40.7%; 95% Cl 31.4-48.0%), and massage therapy (22.9%; 95% CI 15.9-29.1%). Reasons prompting AM use were ineffective medical therapy (39.5%; 95% CI 30.4-46.8%), a greater sense of self-control (29.1%; 95% CI 21.2-35.7%), agreement with personal beliefs (19.5%; 95% CI 13.1-25.4%), and conventional drug adverse-effects (17.3%; 95% CI 11.2-22.9%). AM use was predicted as follows: (1) higher education (odds ratio (OR) 2.10; 95% CI 1.22-3.60), (2) comorbid medical conditions (OR 1.80; 95% CI 1.08-3.00), 3) poor mental component summary score of the SF-12 health survey (OR 1.04; 95% CI 1.01-1.07), and (4) higher annual income (OR 1.17; 95% CI 1.001-1.36), but was not related to response to conventional medical therapy. AM practitioners had instructed 8.6% to change prescription medications. AM usage for gastrointestinal disease was greater in patients with IBD (44.6% vs 10.0%; p < 0.05), who were more likely to cite adverse drug effects as a reason for AM use (28.9 vs 14.4%; p = 0.03). CONCLUSIONS: AM was used by 52.5% of gastroenterology outpatients and its use was greater in those with a higher level of education, comorbid conditions, poorer mental health-related quality of life, and higher income. Drug-related side effects also led to increased AM use.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».