Use of vitamins, minerals and herbs: a survey of patients attending family practice clinics.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the use of vitamin, mineral and herbal supplements in patients attending family practice clinics. DESIGN: A prospective 1-year cohort study. SETTING: Sixteen family practices in Calgary. PARTICIPANTS: One hundred and eighteen patients (more than 18 years of age) were initially interviewed; 12 patients were lost to follow-up. MAIN OUTCOME MEASURES: Number and type of supplements used, duration of use, sources of patient information, beliefs about supplement efficacy and safety, reporting use to physicians, costs and changes in pattern of use over 1 year. RESULTS: Supplement use was unrelated to age, but more women (73%) used supplements than men (44%). Relative to age, more patients younger than 50 years believed supplements were safer than prescription medications (82% v. 43%, p = 0.0005). Younger patients were less likely than those over 50 years old to have received supplement information from physicians (10% v. 37%, p = 0.0008) and were less compliant than older patients with manufacturers' recommended dosages (p = 0.02). Whereas 74% of those over the age of 50 years informed their physician that they used supplements, only 30% of younger patients did so (p = 0.0006). At 1-year follow-up, the number of supplements taken per patient increased (p < 0.05), and there was a tendency for more patients to take supplements (61% v. 70%, p = NS). CONCLUSIONS: The majority of patients attending family practices in Calgary use vitamin, mineral or herbal supplements, and monitoring of supplement use by health care professionals is minimal. Young patients, in particular, tend not to report their use of supplements. They also believe the supplements are safer and more effective than prescription medications and obtain information from nonmedical sources. Physicians should enhance patient understanding of these products and include supplement use in all medical histories. In particular, younger patients require more reliable information on supplements.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».