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Enregistrement W53903674 · doi:10.1177/070674370104600607

Alternative Medicine Use by Individuals with Major Depression

2001· article· en· W53903674 sur OpenAlexaffvenue
JianLi Wang, Scott B. Patten, Margaret L. Russell

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCIDIDepression (economics)Logistic regressionMental healthMedicinePsychiatryPopulationPublic healthNational Health Interview SurveyPsychologyDemographyPrevalence of mental disordersEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe the use of alternative medicine (AM) by persons with major depression and to examine the factors associated with AM use among these individuals. METHODS: We used data from the 1994-1995 and 1996-1997 National Population Health Surveys. We selected subjects who had major depression according to the Composite International Diagnostic Interview Short Form for Major Depression (CIDI-SFMD). The prevalence of AM and conventional health service use by the subjects was calculated for each survey and was stratified by province. We employed logistic regression to examine the factors associated with AM use. RESULTS: There was a temporal trend toward increasing use of AM among persons with major depression. The prevalence of AM use among subjects with major depression was 7.8% in 1994-1995 and 12.9% in 1996-1997. Female sex, having more than 12 years' education, and having 1 or more long-term medical conditions were associated with an increased likelihood of using AM. The sex difference in AM use depended on subjects' age in 1996-1997. CONCLUSION: General practitioners, mental health specialists, and AM providers should be aware of their patients' use of both conventional medical services and AM because there may be interactions between conventional and alternative treatments. Communication and, if possible, cooperation may lead to improved outcomes in the management of depressive disorders.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations35
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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