Nutrient- and non-nutrient-based natural health product (NHP) use in adults with mood disorders: prevalence, characteristics and potential for exposure to adverse events
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To address knowledge gaps regarding natural health product (NHP) usage in mental health populations, we examined their use in adults with mood disorders, and explored the potential for adverse events. METHODS: Food and NHP intake was obtained from 97 adults with mood disorders. NHP data was used to compare prevalence with population norms (British Columbia Nutrition Survey; BCNS). Bivariate and regression analyses examined factors associated with NHP use. Assessment of potential adverse effects of NHP use was based on comparing nutrient intakes from food plus supplements with the Dietary Reference Intakes and by reviewing databases for reported adverse health effects. RESULTS: Two-thirds (66%; 95% CI 56 to 75) were taking at least one NHP; 58% (95% CI 47 to 68) were taking NHPs in combination with psychiatric medications. The proportion of each type of NHP used was generally higher than the BCNS (range of p's < 0.05 to 0.0001). When intakes from food and NHP sources were combined, a small proportion exceeded any Lowest-Observed-Adverse-Effect-Levels: only for niacin (n = 17) and magnesium (n = 6), two nutrients for which the potential for adverse effects is minimal. Conversely, about 38% (95% CI 28 to 49) of the sample were taking a non-nutrient based NHP for which previous adverse events had been documented. CONCLUSIONS: The prevalent use of NHPs in this population suggests that health care providers need to be knowledgeable about their characteristics. The efficacy and safety of NHPs in relation to mental health warrants further investigation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».