Designer's Corner - Alternative Therapies and Placebos: Conceptual Clarification and Methodologic Implications
Notice bibliographique
Résumé
The past decade has witnessed increased public awareness and use of alternative therapies for the management of diseases and symptoms (Schwartz, Chesney, Irvine, & Keefe, 1997). Spiro (1997) relates the increased use of alternative therapies to the need for personal connection, belonging, and comfort. A variety of biochemical, psychophysiological, and psychological therapies are available, including homeopathic preparations such as sulphur for dermatoses (Linde et al, 1997), acupuncture, reflexology, massage therapy, therapeutic touch, and self-help approaches. Margo (1999) reports that alternative therapies are used by 20% to 50% of persons in industrialized countries, with some $14 billion being spent on such therapies in the United States. A large number of publications have been devoted to alternative therapies (e.g., Journal of the American Medical Association, 280, 1998); medical and nursing schools are offering courses in alternative therapies; and funding has been made available to systematically investigate the effects of alternative therapies (e.g., National Institutes of Health) (Kwekkeboom, 1997). Despite the interest in alternative therapies and the accumulating empirical evidence supporting their effectiveness, some scholars view these therapies with scepticism. Many consider them as placebos (Linde et al., 1997; Shapiro & Shapiro, 1997). The arguments for or against considering alternative therapies as placebos are based on differences in professional paradigms and perspectives on what constitutes a placebo
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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 | 0,213 | 0,206 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,045 |
| Communication savante | 0,014 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».