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Enregistrement W3136144563 · doi:10.1097/hnp.0000000000000447

The Use of Complementary and Alternative Medicine and Quality of Life in Patients With Hip and Knee Osteoarthritis

2021· article· en· W3136144563 sur OpenAlexaboutno aff
Çiğdem Canbolat Seyman, Hayriye Ünlü

Notice bibliographique

RevueHolistic Nursing Practice · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWOMACMedicineOsteoarthritisPhysical therapyQuality of life (healthcare)Logistic regressionAlternative medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of complementary and alternative medicine (CAM) practices was common among patients with osteoarthritis (OA) since the patients experienced severe problems. The aim of this study was to determine the prevalence of CAM use and quality of life in pre-arthroplasty patients. This study was designed as a descriptive, consecutive survey of pre-arthroplasty patients due to hip and knee OA. Data were collected by the Personal Information Form, Western Ontario and McMaster Universities (WOMAC) Index, and EQ-5D-5L quality-of-life scale. Logistic regression was used to determine the risk factors of CAM usage; 74.4% of the patients used CAM methods. The most frequently used methods of CAM were biologically based herbal therapies. All patients indicated that they did not disclose CAM methods they used to their physicians. The median EQ-5D-5L index value of the patients was 0.08 and the median WOMAC score was 96.8. Furthermore, patients with right knee OA were found to have a higher risk of using CAM. This study demonstrated that communication between patients and health care professionals is generally poor, and there is an urgent need to develop patient education to minimize the risks and maximize the benefits of using CAM.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,487
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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