What traditional, complementary, and integrative medicine recommendations exist across osteoporosis clinical practice guidelines? A systematic review and quality assessment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traditional, complementary and integrative medicine (TCIM) is sought by more than 50% of patients with osteoporosis. Despite this, many healthcare providers lack the knowledge to adequately counsel patients on safe and effective TCIM use. The purpose of this study was to determine the quantity and quality of TCIM recommendations in clinical practice guidelines (CPGs) for the treatment and/or management of osteoporosis. METHODS: MEDLINE, EMBASE and CINAHL databases, in addition to the Guidelines International Network, and the National Center for Complementary and Integrative Health website were searched from 2009-2020. CPGs making TCIM recommendations for the treatment/management of osteoporosis were assessed with the AGREE II instrument. RESULTS: Of 536 unique search results, 27 osteoporosis CPGs made mention of TCIM therapies. From highest to lowest, scaled domain percentages of all eligible CPGs averaged to 92.59% for scope and purpose, 88.79% for clarity in presentation, 55.04% for stakeholder involvement, 47.84% for editorial independence, 46.53% for rigor of development, and 36.96% for applicability. Of the 27 CPGs assessed, 4 CPGs were recommended as is by both appraisers, while 23 CPGs were recommended with modifications. CONCLUSIONS: Recommendations pertaining to calcium and vitamin D supplementation and exercise were favorably recommended across nearly all CPGs. In the case of other TCIM interventions, recommendations varied greatly, which may present challenges for CPGs target users due to a lack of consistency. Given the varying quality of osteoporosis CPGs found, those requiring improvement may benefit from their guideline development panel utilizing the AGREE II instrument to inform future updates.
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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 | 0,032 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle