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Enregistrement W2762409526 · doi:10.2174/2215083801999150527114805

What Western Pharmacists Need to Know About Traditional Chinese Medicine; A Canadian Perspective

2015· article· en· W2762409526 sur OpenAlexaffabout
Raimar Löbenberg, Ashley Dunstan, Heber Castillo, Gurpal Deol, Asheesh Saincher, Emily Yu, Hoan Linh Banh

Notice bibliographique

RevueCurrent Traditional Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAlternative medicineTraditional Chinese medicinePharmacyWestern medicineTraditional medicinePerspective (graphical)Family medicineMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A common adjunct that patients in Western countries use to supplement regular therapy is Traditional Chinese Medicine (TCM). The use of natural and herbal ingredients blends often seamlessly with today's marketing for healthy, less processed products. As patients explore alternative therapies, to complement the Western medicine, they undoubtedly find the treatments are valuable, but they also open themselves up to a whole host of new issues ranging from adverse drug reactions, unclear drug-drug interaction, to mistreated medical conditions. In pharmacy schools that teaches Western medicine, TCM is rarely formally taught, and thus pharmacists are usually not prepared to advise on TCM. However, although there is little structured teaching of TCM, the pharmacists are expected to incorporate this practice. There are many resources available to study on TCM, but care should still be taken when recommending them. Research has shown that TCM can work effectively when used in conjunction with Western medicine. The potential associated risks of TCM should be carefully considered. More education in the use of TCM as adjunct therapy to Western medicine is needed. Keywords: Alternative therapy, Database, Safety and efficacy, Traditional chinese medicine, TCM education.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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.

Tête enseignante Opus0,219
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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