Integrating complementary and alternative medicine into cancer care: Canadian oncology nurses′ perspectives
Notice bibliographique
Résumé
The integration of complementary and alternative medicine (CAM) and conventional cancer care in Canada is in its nascent stages. While most patients use CAM during their cancer experience, the majority does not receive adequate support from their oncology health care professionals (HCPs) to integrate CAM safely and effectively into their treatment and care. A variety of factors influence this lack of integration in Canada, such as health care professional(HCP) education and attitudes about CAM; variable licensure, credentialing of CAM practitioners, and reimbursement issues across the country; an emerging CAM evidence base; and models of cancer care that privilege diseased-focused care at the expense of whole person care. Oncology nurses are optimally aligned to be leaders in the integration of CAM into cancer care in Canada. Beyond the respect afforded to oncology nurses by patients and family members that support them in broaching the topic of CAM, policies, and position statements exist that allow oncology nurses to include CAM as part of their scope. Oncology nurses have also taken on leadership roles in clinical innovation, research, education, and advocacy that are integral to the safe and informed integration of evidence-based CAM therapies into cancer care settings in Canada.
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».