Naturopathic Oncology Care for Thoracic Cancers: A Practice Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: There is a lack of information on therapies recommended by naturopathic doctors (NDs) for lung and gastroesophageal cancer care. Study objectives were to: (1) identify the most common interventions considered for use by NDs; (2) identify interventions NDs recommend to support key therapeutic goals; and (3) identify potential contraindications between integrative and conventional therapies. METHODS: Oncology Association of Naturopathic Physicians (OncANP) members (n = 351) were invited to complete an electronic survey. Respondents provided information on interventions considered for thoracic cancer pre- and postoperatively across 4 therapeutic domains (supplemental natural health products, physical, mental/emotional, and nutritional), therapeutic goals, and contraindications. This survey was part of the development of the Thoracic Perioperative Integrative Surgical Evaluation trial. RESULTS: Forty-four NDs completed the survey (12.5% response rate), all of whom were trained at accredited colleges in North America and the majority of whom were Fellows of the American Board of Naturopathic Oncology (FABNO) (56.8%). NDs identified significantly more interventions in the postoperative compared to preoperative setting. The most frequently identified interventions included modified citrus pectin, arnica, omega-3 fatty acids, vitamin D, probiotics, exercise, acupuncture, meditation, stress reduction, low glycemic index diet, and Mediterranean diet. Potential contraindications with conventional treatment (surgery, chemotherapy, radiotherapy) differed across natural health products. CONCLUSIONS: These findings highlight naturopathic interventions with a high level of use in thoracic cancer care, describe and characterize therapeutic goals and the interventions used to achieve these goals, and provide insight on how practice changes relative to conventional cancer treatment phase.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».