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Enregistrement W2093901192 · doi:10.5539/cco.v2n2p81

Reasons to Use and Disclose Use of Complementary Medicine Use – An Insight from Cancer Patients

2013· article· en· W2093901192 sur OpenAlexvenueno aff
Kristen N. Arthur, Juan Carlos Belliard, Steven B. Hardin, Kathryn T. Knecht, Chien-Shing Chen, Susanne Montgomery

Notice bibliographique

RevueCancer and Clinical Oncology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Institutes of HealthLoma Linda University
Mots-clésCancerMedicineFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies have shown a high prevalence (40-83%) of complementary and alternative medicine (CAM) use among cancer patients in the U.S.A cross-sectional, mixed-methods pilot study was completed. This paper focuses on the quantitative analysis conducted on demographic predictors of complementary medicine (CM) use, reasons to use CM, and disclosure to healthcare provider data. Surveys were interview-administered at the Loma Linda University Medical Center Cancer Center. Participants, 18 years or older, were selected from a convenient sample. Eighty-seven percent (87.9%) of participants reported to have used CM as a cancer treatment and most reported to have used it "to help fight the cancer." Women were eight-times more likely to use prayer. All non-Caucasian and Hispanic participants reported to use CM as a cancer therapy and none reported to use a CM provider. More women (72%) disclosed their CM use than men (53.3%). Different prevalences and predictors exist when differentiating CM modalities, reasons to use CM vary by gender, and disclosure proportions vary by gender.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,254
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations28
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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