Cancer and Complementary Therapies: Current Trends in Survivors’ Interest and Use
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer survivors use complementary therapies (CTs) for a variety of reasons; however, with interest and use reportedly on the rise and a widening range of products and practices available, there is a need to establish trends in and drivers of interest. We aimed to determine (1) frequencies of use, level of interest, and barriers for 30 specific CTs and (2) whether physical symptoms, perceived stress (PS), or spiritual well-being were related to interest levels. METHOD: A total of 212 cancer outpatients were surveyed at the Tom Baker Cancer Centre in Calgary, Canada. RESULTS: Overall, up to 75% of survivors already used some form of CTs since their diagnosis. The most highly used were the following: vitamins B12 and D, multivitamins, calcium, and breathing and relaxation exercises. Those who had not used CTs indicated highest interest in massage, vitamin B12, breathing and relaxation, mindfulness-based stress reduction, and antioxidants. The most frequently reported barriers for all CTs were not knowing enough about what a therapy was and not having enough evidence on whether it worked. High PS predicted higher interest for all CTs, but spirituality was not significantly related to any. Physical symptoms, anxiety, and depression were significant predictors of interest for some CTs. CONCLUSION: These findings provide a blueprint for future clinical efficacy trials and highlight the need for clinical practice guidelines.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».