The use of alternative medical therapies in patients with systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: As part of an ongoing study of health resource utilization and diminished productivity in patients with systemic lupus erythematosus (SLE), the use of alternative medical therapies was assessed. METHODS: A cohort of 707 patients with SLE from 3 countries completed questionnaires on demographics, social support, health status (using the Short Form 36 health survey), satisfaction with health care, health resource utilization (conventional resources and alternative therapies), and time losses in labor market and non-labor market activities. Annual direct and indirect costs (1997 Canadian dollars) were calculated and compared for users and nonusers of alternative medical therapies. RESULTS: Among the 707 patients, 352 (49.8%) were found to use alternative therapies and at similar rates across Canada, the United States, and the United Kingdom. Users were younger and better educated than nonusers, exhibited poorer levels of self-rated health status and satisfaction with medical care, and had minimal to no objective evidence of worse disease (according to the revised Systemic Lupus Activity Measure instrument). The mean of log direct medical costs for conventional resources was higher for users of select alternative therapies compared with nonusers. In a logistic regression, neither the number of alternative therapies used nor the individual therapy increased the probability of incurring indirect costs. CONCLUSION: The use of alternative medical therapies is common in patients with SLE. Users of many alternative medical therapies accrue greater conventional medical costs compared with nonusers. The use of alternative medical therapy may be a marker for care-seeking behavior associated with higher consumption of conventional medical resources in the absence of demonstrable additional morbidity and should be considered in future cost analyses of patients with SLE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».