Comparing Perspectives on Traditional and Complementary Medicine Use in Oncology: Insights from Healthcare Professionals and Oncology Patients in Western Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Traditional and complementary medicine (T&CM) plays a significant role in healthcare practices among healthcare professionals and oncology patients in Mexico, reflecting its cultural importance. This study aimed to analyze the prevalence, frequency, and factors associated with T&CM use in these two groups, highlighting the differences in practices and perceptions. A total of 382 individuals participated, including 152 healthcare professionals and 230 oncology patients. The findings revealed that while T&CM use was similarly prevalent among healthcare professionals (85.7%) and oncology patients (90.8%), frequent use (≥2 times per week) was significantly higher among patients (46.3%) compared to healthcare professionals (19.1%, p < 0.001). Healthcare professionals showed a preference for non-conventional nutritional interventions (32.5%) and yoga (14.6%) while oncology patients favored plant-based remedies (73.6%) and the consumption of exotic animals and venoms (4.8%). Females were more likely to use T&CM across both groups, with a stronger association among healthcare professionals (AdOR 3.695, 95% CI 1.8–7.4). Oncology patients were less likely to understand T&CM concepts and were more commonly associated with lower socioeconomic status and educational attainment. These findings underscore the importance of considering cultural and demographic factors when integrating T&CM into conventional medical care, especially in regions where T&CM remains widely practiced and trusted.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».