Complementary and Alternative Medicine Use among Gynaecological Cancer Patients in Enugu, South-East Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The high cost and associated adverse effects of conventional therapy make the patients seek complementary and alternative medicine. Complementary and alternative medicine use may contribute to the delay the patients have before seeking orthodox care. OBJECTIVES: To determine the prevalence, pattern, factors responsible for complementary and alternative medicine use and if complementary and alternative medicine use causes delay in seeking orthodox care among gynaecological cancer patients in Enugu. MATERIAL & METHODS: A pretested, semi-structured interviewer-administered questionnaire -based cross-sectional survey of 396 eligible gynaecological cancer patients recruited from both University of Nigeria Teaching Hospital, Enugu and Enugu State University of Science and Technology Teaching Hospital, Enugu between January, 2018 and June, 2020. The data was analyzed using the statistical package for social sciences version 23 (IBM SPSS, Chicago, IL). RESULTS: The mean age of the respondents was 57.3 years and it ranged from 41 to 77 years. Cervical cancer (76%) was the most common type of gynaecological cancer. A total of 283(71.5%) of the respondents used complementary and alternative medicine. Herbs (65%) were the most common type of complementary and alternative medicine used. Majority (56.9%) of complementary and alternative medicine users rarely used it. A total of 178(62.8%) complementary and alternative medicine users presumed that it would cure them while 105 (37.1%) presumed that it would relieve the symptoms of their cancer. However, 197 (69.6%) complementary and alternative medicine users stated that there was no actual benefit from its use. The low educational status has a statistically significant influence on complementary and alternative medicine use among the respondents(P-value=<0.0001). Complementary and alternative medicine use had a significant influence on delay to seek orthodox care among the study participants (P-value=<0.0001). Majority (84.5%) of the doctors, caring for the patients, were not aware of the patients’ use of complementary and alternative medicine. CONCLUSION: Complementary and alternative medicine use among gynaecological cancer patients is high in Enugu. It also delays their presentation for orthodox care. Female education and public sensitization on the effect of complementary and alternative medicine use is necessary to curb this trend.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».