Timing and Motivations for Alternative Cancer Therapy With Insights From a Crowdfunding Platform: Cross-sectional Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alternative cancer therapy is associated with increased mortality, but little is known about those who pursue it. OBJECTIVE: We aimed to describe individuals' motivations for using alternative cancer therapies and determine whether motivations differ based on individuals' timing of seeking alternative therapies. METHODS: We used data from 649 campaigns posted on the website GoFundMe between 2011 and 2019 for beneficiaries with cancer pursuing alternative therapy. The data were analyzed using a mixed methods approach. Campaigns were categorized by timing of alternative therapy (either before or after experiencing conventional therapy). Qualitative analysis identified motivational themes. Chi-square tests of independence and Fisher tests (all 2-sided) determined significant differences in the presence of motivational themes between groups. RESULTS: The expression of concerns about the efficacy of conventional therapy was significantly more likely in campaigns for individuals who used conventional therapy first than in campaigns for individuals who started with alternative therapy (63.3% vs 41.7%; P<.001). Moreover, on comparing those who started with alternative therapy and those who switched from conventional to alternative therapy, those who started with alternative therapy more often expressed natural and holistic values (49.3% vs 27.0%; P<.001), expressed an unorthodox understanding of cancer (25.5% vs 16.4%; P=.004), referenced religious or spiritual beliefs (15.1% vs 8.9%; P=.01), perceived alternative treatment as efficacious (19.1% vs 10.2%; P=.001), and distrusted pharmaceutical companies (3.2% vs 0.5%; P=.04). CONCLUSIONS: Individuals sought treatments that reflected their values and beliefs, even if scientifically unfounded. Many individuals who reported prior conventional cancer therapy were motivated to pursue alternative treatments because they perceived the conventional treatments to be ineffective.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».