Factors associated with complementary and alternative medicine use among women at midlife
Notice bibliographique
Résumé
Hormone replacement therapy (HRT) has been established as the first-line treatment for women experiencing menopausal symptoms. The use of complementary and alternative medicine (CAM), however, is becoming increasingly popular among women at midlife for management of such symptoms. Despite the equivocal evidence of CAM's efficacy in the reduction and alleviation of menopausal symptoms in placebo-controlled, randomized trials, 50% of women at midlife use CAM. To date, several large, population-based studies have focused upon CAM use amongst menopausal women and the factors associated with the adoption of such therapies. By identifying women in the menopausal transition who tend to use CAM, this narrative review highlights evidence that aids women at this stage of life make better and individualized treatment choices to relieve these symptoms. The available evidence suggests that the prevalence of CAM use among menopausal women is high world-wide, but there is a paucity of high-quality studies that adequately assess the factors associated with its use. Further studies are needed to confirm the characteristics of women who employ CAM to manage their night sweats and hot flushes. Results of this study might enable the development of policies catering to the needs of those women and provide a resource to support their decision-making regarding treatment options.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».