The impact of personal pseudoscientific beliefs in the pursuit for non-evidence-based health care
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Pseudoscientific beliefs are widespread in society and are influenced by several factors. The endorsement of alternative medicine treatments, mostly not evidence based, has relevant negative impacts on health care public policies. The understanding of the impact of pseudoscientific beliefs on the endorsement of alternative treatments is a relevant issue in this matter. OBJECTIVES: We aim at describing scientific and pseudoscientific beliefs and its impact on the endorsement of evidence and non-evidence-based health care treatments. METHOD: We conducted a survey in a representative sample of 2,091 participants from all Brazil geopolitical regions and 130 different cities. We measured knowledge about health treatments, including alternative medicine treatments, and trust in each treatment, if treatment had been previously sought, if treatments should be funded by the public health system, among other issues. We also measured beliefs in scientific and pseudoscientific claims using a 5-point Likert agreement scale with 9 items with two factors: Scientific beliefs and Pseudoscientific beliefs. RESULTS: Our results show that most part of the sample recognizes conventional medicine as a treatment (64.5%), but also alternative medicine practices such as homeopathy (69.2%), and spiritual therapy (68.6%). We found that support of all alternative medicine treatments is significantly predicted by pseudoscientific beliefs (betas regression coefficients ranging from .13 to .38 all p <.01). On the other hand, the support of evidence-based medicine is rooted in scientific beliefs (beta = .12, p<.01). CONCLUSION: Our results have shown a high rate of prevalence of pseudoscientific beliefs related to non-evidence-based health treatments. It also shreds a favorable evidence that general pseudoscientific beliefs are relevant to assess the endorsement of non-evidence-based healthcare.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».