Advising Cancer Patients on Natural Health Products— A Structured Approach
Notice bibliographique
Résumé
About 45–60 % of patients with cancer use naturalhealth products (NHPs) such as herbs, vitamins, min-erals, and dietary supplements,1,2 costing each patient an-nually up to $7200 (US).1 Most patients get their informa-tion on NHPs from resources other than pharmacists.1-4 This may be because patients worry about being dismissed by the pharmacists, who in turn may lack the appropriate training to counsel patients on use of NHPs. Although various patient guides are available,5-8 there are few systematically developed approaches to help healthcare professionals counsel patients on NHPs. Eisen-berg et al. suggested a strategy to advise patients with chronic illnesses9 and cancer,10 while the American Acade-my of Pediatrics has issued advice on how to counsel fam-ilies of children with chronic illnesses.11 To our knowledge, there has been no systematically developed approach for pharmacists, nurses, or physicians on how to advise cancer patients on NHPs. The aim of our study was to explore pharmacists ’ per-ceptions of the information needed to advise cancer patients on NHPs and develop a structured counseling approach. Methods A focus group was used as a suitable method for exploring issues re-lating beliefs in a new area. It allows for group interaction that can reveal the range of opinions better than survey questionnaires and needs fewer resources than individual interviews.12 SETTING The British Columbia Cancer Agency (BCCA) is a government-funded, integrated care organization that delivers cancer drug therapy to approximately 22 000 patients annually in Canada. A survey had shown that nearly 90 % of our patients had used NHPs.13 An internal audit showed that about 30 % of the 784 drug information consultations over a 10-month period involved NHPs.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».