Use of Traditional Chinese Medicine by older Chinese immigrants in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research is needed about the usage of complementary and alternative medicines within culturally diverse groups because of a growing number of people who use these remedies. OBJECTIVE: To understand the prevalence and predictors of Traditional Chinese Medicine (TCM) use by older Chinese immigrants in Canada. METHODS: This is based on the data collected from a representative sample of 2167 elderly Chinese immigrants aged 55 years and above in seven Canadian cities. Logistic regression was used to estimate the probability of using TCM in combination with Western health services (WHS). Use of Chinese herbs, herbal formulas, and TCM practitioners (herbalists) was predicted, based upon the effects of predisposing, enabling and need factors. RESULTS: The response rate was 77%. Over two-thirds of the older Chinese immigrants reported using TCM in combination with WHS. About half (50.3%) of the older Chinese immigrants used Chinese herbs, 48.7% used Chinese herbal formulas, and 23.8% consulted a Chinese herbalist. Although separate analysis was conducted, similar predictors were identified. Country of origin, Chinese health beliefs, social support, city of residency, and health variables were the common predictors of using a form of TCM. CONCLUSION: The combined use of TCM and WHS is common among elderly Chinese immigrants. Culture-related variables are important in determining use of TCM. The predictors identified should help physicians to recognize who among the elderly Chinese immigrants are more likely to use TCM so that a more in-depth understanding toward their health practices and needs can be achieved.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».