Patient Decision-Making about Complementary and Alternative Medicine in Cancer Management: Context and Process
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In this paper, we set out to describe the personal and social contexts of treatment decisions made by cancer patients concerning complementary and alternative medicine (CAM) and also the process through which cancer patients reach cam decisions throughout the cancer trajectory. METHODS: We selected and reviewed a variety of CAM decision-making models published in the past 10 years within the Canadian health literature. RESULTS: The cam decision-making process is influenced by a variety of sociodemographic, disease-related, psychological, and social factors. We reviewed four main phases of the cam decision-making process: Taking stock of treatment options. Gathering and evaluating CAM information. Making CAM decisions. Revisiting the cam decision. Immediately following diagnosis, cancer patients become interested in taking stock of the full spectrum of conventional and CAM treatment options that may enhance the effectiveness of their treatment and mediate potential side effects. Information about CAM is then gathered from numerous information sources that vary in terms of credibility and scientific legitimacy, and is evaluated. When making a decision regarding CAM options, patients attempt to make sense of the diverse information obtained, while acknowledging their beliefs and values. The CAM decision is often revisited at key milestones, such as the end of conventional treatment and when additional information about disease, prognosis, and treatment is obtained. CONCLUSIONS: The CAM decision-making process is a dynamic and iterative process that is influenced by a complex array of personal and social factors. Oncology health professionals need to be prepared to offer decision support related to CAM throughout the cancer trajectory.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».