Complementary and Alternative Medicine Use in Patients Before and After a Cancer Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cancer patients are increasingly seeking out complementary and alternative medicine (cam) and might be reluctant to disclose its use to their oncology treatment team. Often, cam agents are not well studied, and little is known about their potential interactions with chemotherapy, radiation therapy, or biologic therapies, and their correlations with outcomes. In the present study, we set out to determine the rate of cam use in patients receiving treatment at a Northern Ontario cancer centre. Methods: Patients reporting for treatment at the Northeast Cancer Centre (necc) in Sudbury, Ontario, were asked to complete an anonymous questionnaire to assess cam use. Changes in cam use before, compared with after, diagnosis were also assessed. Results: Patients in Northern Ontario reported significant cam use both before and after diagnosis. However, as a function of the cam type, cam use was greatly enhanced after cancer diagnosis. For example, the number of patients who reported use of biologic products increased to 51.8% after a cancer diagnosis from 15.6% before a cancer diagnosis. Patients reported much smaller changes in the use of alternative medical systems or spiritual therapy after diagnosis. Vitamin use was reported by 66% of respondents, and the number of different cams used correlated significantly with the reported number of vitamins used. Conclusions: Use of cam, particularly biologic products, increased significantly after a cancer diagnosis. Further studies are required to examine the effect of cam use on the efficacy and safety of cancer therapies.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».