Notice bibliographique
Résumé
The study examines the difference in characteristics between primary care patients who turn to “religious resources for medical purposes” (RRMP) and those who turn to “complementary or alternative medicine” (CAM) services to cope with a physical or mental health problem.Data were collected from eight primary care clinics in Israel and included 905 Jewish patients aged 25–75.A self-report questionnaire with a battery of validated mental health assessment instruments and two questionnaires regarding use of unconventional therapies (RRMP and CAM services) were administered to the participants. The association of various variables with type of ‘service use’ was examined through logistic regression analysis.Primary care patients suffering from emotional problems have a propensity to utilize unconventional therapies in addition to conventional medical treatment. However, differences exist between patients who turn to RRMP and to CAM. The risk factors for turning to RRMP are North African, Middle Eastern or Israeli origin, low SES, religious observance, and high use of primary care clinics. For using CAM services the risk factor is high SES.In the present study, a quarter of primary care patients also use additional resources for their medical problems. While all segments of the population use unconventional resources, our study reveals that two types of unconventional therapies – RRMP and CAM – tend to be used by two different population sectors. It is noteworthy that those suffering from mental health problems are more likely to utilize unconventional resources.
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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 | 0,012 | 0,040 |
| 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 | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,001 |
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 ».