Complementary and alternative medicine and other health behaviors.
Notice bibliographique
Résumé
23 Background: Complementary and alternative medicine (CAM) use in patients with cancer has increased. A patient’s decision to seek CAM alongside conventional cancer treatment is complex. We evaluated whether patients who sought CAM were also more likely to engage in other healthy behaviours such as exercise, smoking cessation, alcohol reduction, and maintaining a healthy weight. Methods: As part of a larger survey of cancer survivors, 551 cancer patients across Princess Margaret Cancer Centre (Canada) were queried on clinico-demographic information, their use of CAM and other health-related behaviors (smoking, alcohol use, healthy weight, etc.). Multivariable logistic regression assessed each health behavior, adjusting for clinical factors associated with CAM use. Results: Females: 53%; median age: 54 years; Caucasian: 83%. Primary tumor sites: breast/gynecologic 22%; gastrointestinal/genitourinary 28%; hematologic 23%; lung/head and neck 12%. Following their cancer diagnosis, 43% used CAM. Being female (odds ratio=2.55, 95% CI [1.8-3.7], having higher education (2.08 [1.4-3.1]) or higher income (1.80 [1.2-2.7]), and having breast/gynaecological cancers (vs. all others; 2.82 [1.8-4.3]) were associated with greater CAM use. These factors served as adjustment variables for the analysis of behaviors. Behaviors associated with increased use of CAM included: use of CAM prior to diagnosis (10.6 [6.5-17.2]), participation in support groups (3.39 [2.1-5.6]), not being overweight or obese one year prior to diagnosis (1.82 [1.2-2.7]), and meeting Canadian physical activity guidelines either before diagnosis (1.80 [1.2-2.8]) or currently (1.70 [1.0-2.8]). No association was observed between CAM use and smoking status or cessation, alcohol intake or reduction, self-described diet habits prior to cancer diagnosis or dietary changes after diagnosis. Conclusions: Some behaviors such as baseline and current physical activity, participation in support groups, not being overweight, and prior use of CAM were each associated with greater CAM use. Smoking, alcohol and diet were not associated with CAM use. Improved understanding of the reasons for CAM use can an improve patient-physician communication, decision-making, and treatment planning.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,054 | 0,004 |
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 ».