How Many Cancer Patients Use Complementary and Alternative Medicine
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: No comprehensive systematic review has been published since 1998 about the frequency with which cancer patients use complementary and alternative medicine (CAM). METHODS: MEDLINE, AMED, and Embase databases were searched for surveys published until January 2009. Surveys conducted in Australia, Canada, Europe, New Zealand, and the United States with at least 100 adult cancer patients were included. Detailed information on methods and results was independently extracted by 2 reviewers. Methodological quality was assessed using a criteria list developed according to the STROBE guideline. Exploratory random effects metaanalysis and metaregression were applied. RESULTS: Studies from 18 countries (152; >65 000 cancer patients) were included. Heterogeneity of CAM use was high and to some extent explained by differences in survey methods. The combined prevalence for "current use" of CAM across all studies was 40%. The highest was in the United States and the lowest in Italy and the Netherlands. Metaanalysis suggested an increase in CAM use from an estimated 25% in the 1970s and 1980s to more than 32% in the 1990s and to 49% after 2000. CONCLUSIONS: The overall prevalence of CAM use found was lower than often claimed. However, there was some evidence that the use has increased considerably over the past years. Therefore, the health care systems ought to implement clear strategies of how to deal with this. To improve the validity and reporting of future surveys, the authors suggest criteria for methodological quality that should be fulfilled and reporting standards that should be required.
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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 | 0,014 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».