Complementary and alternative medicine (CAM) for epilepsy treatment in the Middle East and North Africa (MENA) region
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The aim of this study is to provide the reader with a review on Complementary and Alternative Medicine (CAM) treatment in epilepsy in the Middle East and North Africa (MENA) region, to describe the extent and factors associated with its use among patients with epilepsy (PWE), and to recommend how effectively we will be able to reduce this alarming use. MATERIAL AND METHODS: Retrospective literature search from 1945 to December 2019, regarding CAM use in the MENA region, using electronic databases (PubMed, Scopus, Google Scholar, Web of Science). CONCLUSION: The use of CAM and consultation of traditional healers for the treatment of epilepsy has so far been widespread practice for centuries in the MENA region. Lack of health professionals and non-adherence to conventional epilepsy treatment are strongly associated with the use of CAM. Improvement in the level of knowledge of epilepsy among PWE, healthcare professionals, including traditional healers, will educate PWE and their caregivers on potentially unsafe practices and promote adherence to Antiseizure Drugs (ASDs). Additionally, randomized controlled trials are needed to study the role and value of various CAM treatment options in PWEs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».