Global Use of Traditional and Complementary Medicine in Childhood Cancer: A Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Traditional and complementary medicine (T&CM) strategies are commonly used in pediatric oncology. Patterns may vary based on country income. We systematically reviewed published studies describing T&CM use among pediatric oncology patients in low-income countries (LIC/LMIC), middle-income countries (UMIC), and high-income countries (HIC). Objectives included describing estimated prevalence of use, reasons for use, perceived effectiveness, modalities used, rates of disclosure, and reporting of delayed or abandoned treatment. Methods MEDLINE, EMBASE, Global Health, CINAHL, PsycINFO, Allied and Complementary Medicine Database, Cochrane Database of Systematic Reviews, and ProceedingsFirst were searched. Inclusion criteria were primary studies involving children younger than the age of 18 years, undergoing active treatment of cancer, and any T&CM use. Exclusion criteria included no pediatric oncology-specific outcomes and studies involving only children off active treatment. Data were extracted by two reviewers using a systematic data extraction form determined a priori. Results Sixty-five studies published between 1977 and 2015 were included, representing 61 unique data sets and 7,219 children from 34 countries. The prevalence of T&CM use ranged from 6% to 100%. Median rates of use were significantly different in LIC/LMIC (66.7% ± 19%), UMIC (60% ± 26%), and HIC (47.2% ± 20%; P = .02). Rates of disclosure differed significantly by country income, with higher median rates in HIC. Seven studies reported on treatment abandonment or delays. Conclusion The use of T&CM in pediatric oncology is common worldwide, with higher median prevalence of use reported in LIC/LMIC. Further research is warranted to examine the impact on treatment abandonment and delay.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 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 découle