Survey of the Use of Traditional and Complementary Medicine (T&CM) Among Children with Cancer at three hospitals in Cameroon.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction There is lack of diagnostic and treatment resources with variable access to childhood cancer treatment in low- and middle-income countries (LMIC), which may lead to subsequent poor survival. The primary aim of this study is to determine the prevalence and types of T&CM used in Cameroon. Secondarily, we explored determinants of T&CM use, associated costs, perceived benefits and harm, and disclosure of T&CM use to medical team. Method A prospective, cross-sectional survey amongst parents and carers of children younger than 15 years of age who had a cancer diagnosis and received cancer treatment at three Baptist Mission hospitals between November 2017 and February 2019. Results Eighty participants completed the survey. Median patient age was 8.1 years (IQR4.1 – 11.1). There was significant availability (90%) and use (67.5%) of T&CM, while 24% thought T&CM would be good for cancer treatment. Common T&CM remedies included herbs and other plant remedies or teas taken by mouth, prayer for healing purposes and skin cutting. Living more than 5 hours away from the treatment center (p=0.030), anticipated costs (0.028), and a habit of consulting a traditional healer when sick (p=0.006) were associated with the use of T&CM. T&CM was mostly paid for in cash (36.3%) or provided free of charge (20%). Of importance was the fact that nearly half (44%) did not want to disclose the use of TM to their doctor. Conclusion Pediatric oncology patients used T&CM before and during treatment but would be unlikely to disclose to the child’s health care team.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».