‘A world of competing sorrows’: A mixed methods analysis of media reports of children with cancer abandoning conventional treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aimed to provide health practitioners greater insight into the public perception of traditional and complementary medicine (T&CM) use. Our objectives were to identify news media reports of children abandoning conventional treatment for traditional and complementary medicine, analyze the thematic content of these news articles and estimate the tonality portrayed. METHODS: LexisNexis and Factiva were searched for terms related to cancer, children and T&CM. Inclusion criteria were children less than 18 years, in curative phase of treatment who attempted to abandon conventional therapy for any traditional and complementary medicine use. A secondary search was performed in LexisNexis, Factiva and Google News Archive with the names of children in identified cases. Qualitative analysis of news media reports was completed using a grounded theory approach. Quantitative analysis of article sentiment was performed using a linear support vector machine. RESULTS: Seventeen cases occurring between 2002 and 2016 were included. Five main themes were identified: treatment as torture, power imbalances, rights of parents, evidence versus beliefs and the rights of Indigenous Peoples. Sentiment analysis revealed an overall negative tone, as demonstrated by 73% of the articles. INTERPRETATION: A better understanding of factors that lead to abandonment of conventional therapy for traditional and complementary medicine as portrayed in the news media may help healthcare providers prevent the occurrence of these cases.
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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 | 0,024 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».