Characteristics of Homeopathy Users among Internal Medicine Patients in Germany
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Homeopathy use continues to grow in many European countries, and some studies have examined the characteristics of patients using homeopathy within the general population. The aim of this study was to identify predictors for homeopathy use among internal medicine patients. PATIENTS AND METHODS: A cross-sectional analysis was conducted among all patients being referred to the Department of Internal and Integrative Medicine at Essen, Germany, over a 3-year period. The analysis examined whether patients had used homeopathy for their primary medical complaint before, the perceived benefit, and the perceived harm of homeopathy use. Odds ratios with 95% confidence intervals were calculated using multiple logistic regression analysis. RESULTS: Of 2,045 respondents, 715 (35.0%) reported having used homeopathy for their primary medical complaint (diagnosis according to the International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems), with 359 (50.2%) reporting perceived benefits and 15 (2.1%) reporting harm. Homeopathy use was positively associated with female gender, high school level education, suffering from fibromyalgia or subthreshold depression, and being fast food abstinent, while patients with osteoarthritis, spinal or other pain, smokers, and patients with a high external-social health locus of control were less likely to use homeopathy. CONCLUSION: Personal characteristics and health status may impact on the use and the perceived helpfulness of homeopathy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».