Patterns of Using Complementary and Alternative Medicine by Stroke Patients at Two University Hospitals in Korea
Notice bibliographique
Résumé
This study measured the prevalence of complementary and alternative medicine (CAM) use among Korean stroke patients. Questionnaire-based 20-min interviews were conducted at the hospitals by a trained nurse after an outpatient visit. It included questions on demographic information, clinical information and the utilization of CAM. Of 304 stroke-patient respondents, 164 (54%) had used CAM, of which 66% had started taking CAM products following suggestions from family members and other relatives. Of the 57% of users who felt that CAM was effective, 84% considered that it improved the symptoms of stroke and 16% felt it was effective in achieving psychological relaxation. Of the eight CAM categories used by respondents, 92% used traditional Oriental medical treatments, 36% used plant- and animal-derived over-the-counter health care products, 24% used minerals and vitamins, and 11% used manual therapies. The majority of stroke patients (68%) were trying a new type of CAM, and half of the respondents (45%) relied on the knowledge of their general practitioner about CAMs when deciding whether to use them. Most of the stroke patients in this study used CAM, and a half of them reported beneficial effects. Despite the presence of adverse side effects, they tended to be used without discussion with chief physicians, and hence physicians should be actively involved in the usage of CAM.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».