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Enregistrement W3129139671 · doi:10.1111/dth.14851

Physician perspectives on complementary and alternative medicine in hidradenitis suppurativa

2021· article· en· W3129139671 sur OpenAlexaff
Kyla N. Price, Erin K. Collier, Tristan Grogan, Jennifer M. Fernandez, Raed Alhusayen, Afsáneh Alavi, Iltefat Hamzavi, Michelle A. Lowes, Martina J. Porter, Jennifer L. Hsiao, Vivian Y. Shi

Notice bibliographique

RevueDermatologic Therapy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHidradenitis Suppurativa and Treatments
Établissements canadiensSunnybrook HospitalUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational Sciences
Mots-clésMedicineHidradenitis suppurativaIntertriginousDemographicsAlternative medicineFamily medicineIntegrative medicineMEDLINEDermatologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hidradenitis suppurativa (HS) is a chronic and often debilitating inflammatory condition characterized by frequent nodules, abscesses, sinus tracts, and scars impacting the intertriginous areas. Many patients with HS often report limited treatment success and symptom coverage with conventional therapies. Recent studies have reported the widespread use of complementary and alternative medicine (CAM) among patients with HS. In this study, our aim was to examine current physician practice patterns, opinions, and comfort with recommending CAM. Our results indicate that provider comfort and opinions on CAM varied based on the provider's experiences, demographics, and the CAM modality itself. Overall, nearly two-thirds (n = 30, 61.2%) of respondents agreed that CAM and conventional medicine were more effective together than either alone. Meanwhile, 44.9% (n = 22) of respondents routinely recommend CAM while 64.6% (n = 31) of respondents reported that they are routinely asked about CAM. The majority (n = 41, 83.7%) of respondents indicated a lack of scientific evidence in the medical literature as a barrier to recommending CAM along with efficacy concerns (n = 34, 69.4%) and ability to recommend reputable CAM products (n = 32, 65.3%) and practitioners (n = 32, 65.3%). Future investigations are warranted to establish a better understanding of the efficacy and benefit of CAM methods in conjunction with conventional methods.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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