Use of Complementary and Alternative Medicine in a General Pediatric Clinic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Use of complementary and alternative medical therapies is common and increasing, particularly for children with chronic disease. OBJECTIVES: The purpose of this work was to describe the use of complementary and alternative medicine by children and to identify factors that may influence the use of complementary and alternative medicine. PATIENTS AND METHODS: We conducted a cross-sectional descriptive study with children who were visiting a pediatric outpatient clinic. Parent's satisfaction about primary care was evaluated with the Parent's Perceptions of Pediatric Primary Care Quality questionnaire. RESULTS: Fifty-four percent of children used > or = 1 type of complementary and alternative medicine in the previous year. No sociodemographic characteristic difference was found between user and nonuser groups. Children most often used complementary and alternative medicine to treat musculoskeletal problems (27%), psychological problems (24%), or infections (20%). Factors that influenced complementary and alternative medicine use were "word of mouth" (36%), "reference by a physician" (28%), "personal experience by parents" (28%), and "no adequate resources in 'traditional' medicine" (21%). Forty-seven percent of complementary and alternative medicine users used prescribed medications simultaneously. Most users (75%) believed that complementary and alternative medicine had no potential adverse effects or interactions with prescribed medication. Only 44% of complementary and alternative users were known as such by their physician. The primary care satisfaction was significantly lower in complementary and alternative users versus nonusers. Parents of complementary and alternative users were less satisfied in the areas of accessibility, knowledge of the patient, and communication. CONCLUSIONS: Complementary and alternative medicine was used by 54% of the children in our cohort. Complementary and alternative medicine users were less satisfied with primary care than nonusers. Only 44% of complementary and alternative medicine users were known by their physician. It is important that physicians systematically elicit families' expectations of treatment and be aware of the range of therapies used by children.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,008 | 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 ».