The State of the Evidence for Whole-System, Multi-Modality Naturopathic Medicine: A Systematic Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To summarize the current state of the research evidence for whole-system, multi-modality naturopathic medicine. DESIGN: A systematic search for research articles from around the world was undertaken using MEDLINE, Embase, CINAHL, AMED, and WHO regional indexes. Naturopathic journals and gray literature were hand searched. No language restrictions were imposed. INTERVENTIONS: All human research evaluating the effectiveness of naturopathic medicine, where two or more naturopathic modalities are delivered by naturopathic clinicians, were included in the review. Case studies of five or more cases were included. RESULTS: Thirty-three published studies (n = 9859) met inclusion criteria (11 American; 4 Canadian; 6 German; 7 Indian; 3 Australian; 1 United Kingdom; and 1 Japanese) across a range of mainly chronic clinical conditions. The studies predominantly showed evidence for the efficacy of naturopathic medicine for the conditions and settings in which they were based. CONCLUSIONS: To date, research in whole-system, multi-modality naturopathic medicine shows that it is effective for treating cardiovascular disease, musculoskeletal pain, type 2 diabetes, polycystic ovary syndrome, depression, anxiety, and a range of complex chronic conditions.
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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 | 0,026 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».