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Enregistrement W89822324 · doi:10.1097/ijg.0b013e3182027c0c

Survey of Complementary and Alternative Medicine Use in Glaucoma Patients

2010· article· en· W89822324 sur OpenAlexaff
Michael J. Wan

Notice bibliographique

RevueJournal of Glaucoma · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlaucomaOptometryMedicineOphthalmology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To determine the prevalence, types, and associated factors of complementary and alternative medicine (CAM) use in glaucoma patients. PATIENTS AND METHODS: Prospective, multicenter, cross-sectional survey. A total of 1516 consecutive patients attending 2 tertiary glaucoma clinics were surveyed on CAM use. Information gathered on standardized data collection sheets included demographic variables, ophthalmic history, glaucoma treatment history, and details of CAM use. RESULTS: The response rate was 92.5%. A total of 166 patients (10.9%) reported current use of CAM therapy specifically for glaucoma whereas 41 patients (2.7%) reported past use of CAM. Of the patients who reported CAM use, 62.5% had not disclosed the use of CAM to their ophthalmologist and 40.5% believed that the treatments were helping their glaucoma. The most commonly used types of CAM were herbal medications (34.5%), dietary modifications (22.7%), and vitamin/mineral supplements (18.8%). Of the 207 patients who reported current or past CAM use for their glaucoma, 3 (1.4%) indicated that they used conventional glaucoma treatments < prescribed because of their CAM use. CONCLUSIONS: Approximately 1 in 9 glaucoma patients use CAM for their disease. Many of these patients do not disclose the use of CAM to their ophthalmologist, but the vast majority report that they still take conventional glaucoma medications as prescribed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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