Pattern and determinants of Traditional Chinese Medicine use for upper respiratory tract infection among adults attending primary care clinics
Notice bibliographique
Résumé
Objective: (1) To explore the pattern of Traditional Chinese Medicine (TCM) use for Upper Respiratory Tract Infection (URTI); and, (2) to identify the determinants associated with such health-seeking behaviours. Design: Cross-sectional survey. Subjects: Adults (aged 18-59) attending the three designated primary care clinics from February 2006 to April 2006. A total of 399 questionnaires were distributed; 381 (95.5%) valid for analysis. Main outcome measures: Demographic data; details of reported URTI episodes; TCM used for the reported URTI episodes. Independent variables were tested by binary logistic regression. Multiple logistic regression analysis was conducted for variables with p<0.05 to determine possible independent predictors of TCM use in treating URTI. Results: 38.1% of all respondents tried at least 1 type of TCM during URTI episode. A quarter used western medicine and TCM either simultaneously (11.3%) or in the recovery stage of their illness (11.8%). Age and satisfaction scores for western medicine and TCM were shown to be independent predictors associated with TCM use in treating URTI. Conclusion: Use of TCM to treat URTI among adults attending private clinic is common especially among older patients. All general practitioners should be aware as a significant portion of TCM use happens while people are taking prescribed medications.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».