The use of CAM by women suffering from nausea and vomiting during pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nausea and vomiting during pregnancy (NVP) affects two-thirds of pregnant women to varying degrees and over the years many modalities have been used to try to alleviate this often debilitating condition. There is a paucity of information in the literature about the use or efficacy of complementary and alternative medicine (CAM) for the treatment of this condition that affects so many women. Our primary objective was to examine the prevalence of CAM usage by women suffering from NVP. Our secondary objective was to ascertain if women had any supervision in the use of these treatments. METHODS: Women who called The Motherisk NVP helpline, were asked after the counseling session to complete a questionnaire, which included demographic data as well as information about their CAM use. RESULTS: Seventy women completed the questionnaire. 61% reported using CAM therapies, of which the three most popular were: ginger, vitamin B6 and acupressure. 21% of those who reported using CAM, had consulted CAM practitioners, 8% their physicians or pharmacists and 71% discussed the usage with family, friends and other allied health professionals. Women who did not use CAM stated they would probably use these modalities if there was more information about the safety in pregnancy. CONCLUSION: Pregnant women with NVP are mirroring the trend in the general population of the use of CAM. They are also using CAM therapies with little supervision from practitioners experienced in the use of these modalities.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».