Naturopaths in Ontario, Canada: geographic patterns in intermediately-sized metropolitan areas and integration implications
Notice bibliographique
Résumé
Evaluating conventional medicine (CM) and complementary and alternative medicine (CAM) with respect to integration opportunities (such as patient referrals and professional knowledge sharing) and possible geographic implications is novel. This research utilizes nearest neighbour and local spatial autocorrelation statistical analyses and surveys directed towards Doctors of Naturopathic Medicine (NDs) and their patients to better understand the geographic patterns of NDs and potential integration qualities. While the statistical tests reveal that the offices of NDs and Doctors of Medicine (MDs) display clustered patterns in intermediately-sized census metropolitan areas in Ontario and that the majority of NDs are near MDs, proximity is not manifesting in discernible integration tendencies between NDs and MDs. The NDs polled were strongly in favour of greater integration with the CM sector (as were their patients) to: achieve better patient health outcomes and to gain efficiencies within the health care system. Yet, both surveys also indicate that the barriers to integration are substantial and, generally speaking, centre on the perception that many MDs lack respect for, and/or knowledge about, naturopathic approaches. It is speculated that as students in conventional medical schools are increasingly exposed to CAM approaches, perhaps more MDs in the future will be receptive to greater integration with CAM. Should this occur, then it is also possible that geographic proximity may be a catalyst for deeper CAM-CM integration; as it has been for CAM-CAM relationships.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».