Factors Associated with the Use of Complementary and Alternative Medicine for Korean Patients with Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Rheumatoid arthritis (RA) is a chronic autoimmune disease that is often painful and debilitating. Patients with RA are increasingly receiving complementary and alternative medicine (CAM). We aimed to identify the patient characteristics and disease-specific factors associated with Korean patients with RA who decide to start treatment with CAM. METHODS: Among the total 5371 patients with RA in the KORean Observational study Network for Arthritis (KORONA), 2175 patients who had no experience with CAM were included in our study. In our study, we assessed the frequency of new incident CAM use, its patterns, and the predictive factors of new CAM use. RESULTS: Of the 2175 patients, 229 patients (10.5%) newly started receiving CAM within a year of enrolling in the cohort. Of those who started treatment with CAM, 17.0% received only herbal medicine, 54.6% only acupuncture treatments (7.0% used a combination of both), and 21.4% "Other" (e.g., physical therapy and placental extract injections). Women (OR 1.89, 95% CI 1.13-3.14) and patients with depression (OR 3.52, 95% CI 1.65-7.50) were significantly more likely to be treated with CAM. Regarding household types, patients who lived in an extended family (OR 1.78, 95% CI 1.08-2.95) or as part of a couple (OR 1.55, 95% CI 1.07-2.24) were more likely to be treated with CAM than patients living in a nuclear family. CONCLUSION: Our study found, within a year, an incidence rate of 10.5% for new CAM use among patients with no previous experience with CAM. Sex, depression, and household type were significantly associated with new CAM use.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».