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Enregistrement W3164848911 · doi:10.1111/1753-6405.13120

Traditional, complementary and integrative medicine use among Indigenous peoples with diabetes in Australia, Canada, New Zealand and the United States

2021· review· en· W3164848911 sur OpenAlexaboutno aff
Alana Gall, Tamara Butler, Sheleigh Lawler, Gail Garvey

Notice bibliographique

RevueAustralian and New Zealand Journal of Public Health · 2021
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Government
Mots-clésIndigenousSystematic reviewAlternative medicineMedicineMEDLINEPublic healthFamily medicinePolitical scienceNursingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This systematic review aimed to describe traditional, complementary and integrative medicine (TCIM) use among Indigenous peoples with diabetes from Australia, Canada, New Zealand and the United States (US). METHODS: A systematic search following the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and MetaAnalyses) statement guidelines was conducted. Data were analysed using meta-aggregation. RESULTS: Thirteen journal articles from 12 studies across Australia, Canada and the US were included in the review (no articles from New Zealand were identified). Indigenous peoples used various types of TCIM alongside conventional treatment for diabetes, particularly when conventional treatment did not meet Indigenous peoples' holistic understandings of wellness. TCIM provided opportunities to practice important cultural and spiritual activities. While TCIM was often viewed as an effective treatment through bringing balance to the body, definitions of treatments that comprise safe and effective TCIM use were lacking in the articles. CONCLUSIONS: The concurrent use of TCIM and conventional treatments is common among Indigenous peoples with diabetes, but clear definitions of safe and effective TCIM use are lacking. Implications for public health: Healthcare providers should support Indigenous peoples to safely and effectively treat diabetes with TCIM alongside conventional treatment.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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