A Comprehensive Description of Naturopathic Care for Advanced Cancers: Outcomes from the Canadian/US Integrative Oncology Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle