The Use of Complementary and Alternative Medicine in Children with Chronic Medical Conditions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objectives of this study were to examine whether progressive medical conditions lead to greater use of complementary and alternative medicine (CAM) as compared with more stable conditions, to see whether disease severity influences CAM use, and to identify the main motivations behind CAM use. METHODS: Subjects were selected from outpatient clinics at Hotel Dieu Hospital. Surveys were conducted by mail and telephone. Medical diagnosis and severity were obtained from medical files. Statistical tests included chi, Kruskal-Wallis, and correlations. RESULTS: One hundred ninety-four children were surveyed. The "progressive" group included 15 patients with Duchenne muscular dystrophy and 22 patients with cystic fibrosis. The "nonprogressive" group included 85 patients with cerebral palsy (CP), 49 with diabetes mellitus, and 23 with spina bifida. Twenty-three percent were using CAM. CP had the highest use; diabetes mellitus had the lowest. Popular therapies included massage and dietary/herbal remedies. Progressiveness had no impact on CAM use. Within the CP group, greater disease severity was associated with higher use (P < 0.001). The main reason for CAM use was to complement conventional medicine. CONCLUSIONS: Disease progressiveness had no impact on CAM use, but severity within the CP group did. Complementing conventional medicine was the main motive. Understanding the reasons and patterns of use of CAM is beneficial in efforts to improve the care of children with chronic medical conditions.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».