Natural health product use in Canada: patterns of use and the risk of interactions with pharmaceuticals
Notice bibliographique
Résumé
National surveys in the U.S. have estimated that 12-14% of the population use Natural Health Products (NHPs). The extent to which NHP users are at risk for clinically significant adverse interactions with drugs is unclear. To evaluate this, patterns of NHP use in Canada were assessed using the 2000–01 National Population Health Survey (>11,000 respondents). Drug-NHP combinations were screened for interactions cited in the literature. 9.6% of Canadians used at least one NHP within the two days prior to being surveyed. NHPs were combined with a drug in 57% of users. Potential drug-NHP interactions were identified in 28% of combination users, or 1.5% of the adult Canadian population. Potential interactions were most common amongst persons using cardiovascular or anti-diabetic drugs. The clinical significance of interacting combinations were classified as: Major 25%, Moderate 7%, Minor 21%, Non-Clinical 47%. The major interactions consisted mostly of potential bleeding complications, relating to the combined use of drugs and herbs where each had anti-platelet activity. Although drug-NHP interactions may not appear to be a major cause for concern in the general population, the combined use of drugs and NHPs is common. Therefore health care providers and consumers alike must remain vigilant. A robust mechanism for spontaneous reporting of NHP-related adverse events and interactions is required and studies that focus on observed clinical consequences would be beneficial. Clinical Pharmacology & Therapeutics (2004) 75, P28–P28; doi: 10.1016/j.clpt.2003.11.104
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».