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Enregistrement W4256319040 · doi:10.21203/rs.3.rs-61740/v1

The Impact of COVID-19 on Complementary and Alternative Medicine Providers: A Cross-sectional Survey in Norway

2020· preprint· en· W4256319040 sur OpenAlexaboutno aff
Trine Stub, Mats Jong, Agnete E. Kristoffersen

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNorwegianCross-sectional studyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Family medicineMedicineSocioeconomic statusQuarter (Canadian coin)Test (biology)Environmental healthGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<title>Abstract</title> BackgroundThe Norwegian authorities decided on a nationwide lockdown to prevent spread of the COVID-19 virus. The lockdown had huge socioeconomic consequences for the society. The aim of this study was to investigate the impact of COVID-19 on Complementary and Alternative Medicine (CAM) providers in Norway.MethodThis cross-sectional survey analyzed data from a self-administrated questionnaire. A total of 581 CAM providers completed the questionnaire, which was designed to describe consequences for CAM providers and their clinical practice after the nationwide lockdown. Between group differences were analyzed using chi-square, ANOVA and Fisher’s exact test. Significance level was defined as p &lt; 0.05 without adjustment for multiple comparisons.ResultDuring the nationwide lockdown of Norway, 38.4% of respondents were able to provide CAM treatment to their patients. Of those, the majority (96.4%) had reorganized their clinical practice in accordance with COVID-19 hygiene regulations, offered video consultations (57.4%) or telephone consultations (46.6%). To manage financially during the lockdown, half of the providers spent their savings (48.7%). More than one third (35.1%) was supported by their partner, and 26.7% received compensation from the Norwegian state. A total of 26.3% of the CAM providers had other paid work that provided them with income. Nearly a quarter (18.6%) borrowed money from friends and family, changed their loan terms, or took out new bank loans. The majority (62.7%) expressed uncertainty about the future of their practice. CAM providers who had reorganized their practice to online consultations were more optimistic. ConclusionThe impact of COVID-19 on CAM providers was considerable. It adversely affected their clinical practice, financial situation, and view on their future practice. To ensure that the health needs of the Norwegian population regarding CAM use are met during pandemic times like COVID-19, it is recommended to support and train CAM providers in the development of online CAM services, as well as efficient implementation of infection prevention and control measures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,398
Tête enseignante GPT0,568
Écart entre enseignants0,170 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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