Use of complementary and alternative therapies by patients self-reporting arthritis or rheumatism: results from a nationwide canadian survey.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Arthritis or rheumatism (A/R) often leads patients to experiment with complementary and alternative medicine (CAM); we investigated the factors associated with use of CAM. METHODS: The source of the data is the cross sectional household component of the 1996-97 National Population Health Survey of the health status and behaviors of Canadians. The survey sample is based on 66,000 persons aged 20 years and older, representing 21 million adults. Cross tabulations were used to estimate the percentage of adults with A/R who used CAM. Multivariate logistic regression was used to identify those characteristics associated with the use of CAM in the year preceding the survey. RESULTS: In 1996-97, among the 3.3 million Canadian adults aged 20 years or older who self-reported arthritis, 22% utilized CAM in the past year. CAM users tended to be younger and with higher education and household income. They reported more pain, consumed more analgesics, and tended to be more depressed. The coexistence of back or bowel disorders, cancer, sinusitis, or food allergies with arthritis was also related to CAM use. Moreover, CAM users also used more traditional health resources. CONCLUSION: Our results indicate that patients with A/R consulting CAM providers self-report more intense symptoms than nonusers and often have other chronic conditions. They do not seem to reject the traditional health care system, but supplement it with CAM, possibly to fulfill needs insufficiently satisfied by traditional health care providers.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».