Self‐reported use of natural health products among rheumatology patients: A cross‐sectional survey
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
OBJECTIVES: To describe the self-reported use of natural health products (NHPs) and identify characteristics that predict selected NHP use in rheumatology patients. METHODS: We conducted a cross-sectional survey of consecutive rheumatology patients in two major clinics in Edmonton, Alberta. Survey items included demographic data, rheumatologic diagnoses, prescribed medications, NHPs, and information regarding patients' use of NHPs. Selected NHPs of interest - defined to include joint-specific products, oils with putative joint benefits, and other non-vitamin, non-mineral products - were classified by 2 reviewers. The characteristics of selected NHP users and non-users were compared using chi-squared and ANOVA tests, followed by multivariable-adjusted logistic regression. RESULTS: 1063 patients completed the survey (response rate = 36%, mean age 53 [sd 15], 70% female). 36% of respondents reported using one or more of a wide range of selected NHPs (mean 1.8, range 1-9). The most common source of NHP recommendations for selected NHP users were physicians (42%). Significant predictors of selected NHP use were: being female (aOR 1.41, 95%CI [1.05-1.90], p = 0.02), having a post-secondary degree (aOR 1.60 [1.15-2.22], p = 0.005), and the number of non-rheumatic medications (aOR 1.08 [ 1.00-1.15], p = 0.03) and NSAIDs (aOR 1.32 [1.06, 1.63], p = 0.01). Similar findings were observed among only inflammatory arthritis patients. CONCLUSIONS: Our study confirms the frequent use of selected NHPs, possibly to mitigate persistent symptoms of rheumatologic illness. Rheumatologists appear to be trusted sources of advice and recommendations on NHP use and should provide balanced counselling for their patients.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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.
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