Naturopathic Oncology Care for Pediatric Cancers: A Practice Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: The majority of pediatric oncology patients report use of complementary and alternative medicine. Some naturopathic doctors (NDs) provide supportive pediatric oncology care; however, little information exists to formally describe this clinical practice. A survey was conducted with members of the Oncology Association of Naturopathic Physicians (OncANP.org) to describe recommendations across four therapeutic domains: natural health products (NHPs), nutrition, physical medicine, and mental/emotional support. Results: We had 99 respondents with a wide variance of clinical experience and aptitude to treat children with cancer. Of the majority (52.5%) of respondents who choose not to treat these children, the three primary reasons for this are lack of public demand (45.1%), institutional or clinic restrictions (21.6%), and personal reasons/comfort (19.6%). The 10 most frequently considered NHPs by all NDs are fish-derived omega-3 fatty acid (83.3%), vitamin D (83.3%), probiotics (82.1%), melatonin (73.8%), vitamin C (72.6%), homeopathic Arnica (69.0%), turmeric/curcumin (67.9%), glutamine (66.7%), Astragalus membranaceus (64.3%), and Coriolus versicolor/PSK (polysaccharide K) extracts (61.9%). The top 5 nutritional recommendations are anti-inflammatory diets (77.9%), dairy restriction (66.2%), Mediterranean diet (66.2%), gluten restriction (61.8%), and ketogenic diet (57.4%). The top 5 physical modality interventions are exercise (94.1%), acupuncture (77.9%), acupressure (72.1%), craniosacral therapy (69.1%), and yoga (69.1%). The top 5 mental/emotional interventions are meditation (79.4%), art therapy (77.9%), mindfulness-based stress reduction (70.6%), music therapy (70.6%), and visualization therapy (67.6%). Conclusion: The results of our clinical practice survey highlight naturopathic interventions across four domains with a strong rationale for further inquiry in the care of children with cancer.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».