A Comprehensive Description of Naturopathic Care for Advanced Cancers: Outcomes from the Canadian/US Integrative Oncology Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is a paucity of real-world data on the treatments naturopathic doctors (NDs) use for supportive cancer care. We conducted an observational cohort study to comprehensively describe the treatments NDs with experience in cancer care recommend to their patients. Methods: Patients with advanced breast, colorectal, ovarian, or pancreatic cancer were recruited from 12 North American naturopathic clinics and followed for 2 to 3 years. Therapeutic recommendations were abstracted from clinic records. Results: 384 participants (154 breast, 112 colorectal, 71 ovarian, 47 pancreatic) were included in the analyses. The median number of ND visits was 5. The most common types of recommendations were natural health products (NHPs, 99% of participants), nutrition guidance (88%), and parenteral therapies (81%). Mental health (33%) and Traditional Chinese Medicine (29%) were least common. Participants were recommended a median of 11 NHPs throughout the study, with 430 unique products recommended across all participants. Nutrition guidance heavily favoured encouraging foods rather than discouraging them (83% vs. 17% of all dietary recommendations, respectively). Vitamin D, curcumin, intravenous vitamin C, increasing protein intake, and exercise were recommended to at least 50% of participants across each cancer type. Other common recommendations included melatonin, fish oil, Trametes versicolor, subcutaneous mistletoe, increasing vegetable intake, and eating behaviour changes. Recommendations were fairly uniform between cancer types, with the most variation seen in NHPs. Conclusion: NDs frequently recommend NHPs, nutrition guidance, and parenteral therapies for people with advanced cancer. The diversity of unique recommendations suggests individualized care, yet some commonly used treatments demonstrate a degree of consistency.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».