Complementary, Holistic, and Integrative Medicine: Utilization Surveys of the Pediatric Literature
Notice bibliographique
Résumé
1. Soleil Surette, MLIS* 2. Sunita Vohra, MD, MSc*,† 1. *CARE Program, University of Alberta, Edmonton, Alberta, Canada. 2. †Edmonton General Hospital, University of Alberta, Edmonton, Alberta, Canada. * Abbreviations: ASD: : autism spectrum disorder CAM: : complementary and alternative medicine Whether you believe in the effectiveness of complementary and alternative medicine (CAM) or not, some of your patients and their parents do. As you read this article, please note the number of patients who use CAM. Joseph A. Zenel, MD Editor-in-Chief Health care professionals do not ask consistently about complementary, holistic, and integrative medicine use by their patients, yet it is important to do so because patients and families often pursue this course of therapy for specific medical conditions and do not volunteer this information. No thorough assessment has been made of the literature on the use of pediatric complementary and alternative medicine (CAM) since 1999, when Ernst published a systematic review on this topic. (1) As part of its horizon scanning, the Complementary and Alternative Research and Education (CARE) program (www.care.ualberta.ca) tracks the use of CAM in the pediatric literature and, as of March 2011, has identified 160 English-language studies dating back to 1982. Utilization literature can be a valuable source of information for determining what CAM practices and products warrant further pediatric research. This article explores the 5 most studied pediatric specialty populations: oncology, asthma, autism spectrum disorder (ASD), gastrointestinal diseases (eg, inflammatory bowel disease and irritable bowel syndrome), and pediatric emergency care. The Table lists these studies, with references. View this table: Table. Articles on the 5 Most Studied Pediatric …
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».