TRADITIONAL AND COMPLEMENTARY MEDICINE FREQUENTLY APPLIED IN MUSCULOSKELETAL DISEASES
Bibliographic record
Abstract
ÖZGeleneksel ve tamamlayıcı tıp, konvansiyonel tıbbın bir parçası sayılmayan ancak tıbbın çeşitli alanlarında ve sağlık bakım sisteminde yer alan uygulamalar ve ürünler olarak tanımlanmaktadır. Geleneksel ve tamamlayıcı tıp uygulamaları tüm dünyada ve ülkemizde 1990’lı yıllardan sonra giderek artış göstermiştir. Dünya Sağlık Örgütü 2000 yılı verilerine göre Geleneksel ve tamamlayıcı tıp uygulamalarının sıklığı Afrika’da %80, Kanada’da %70, Avustralya’da %48, ABD’ de %42, Belçika’da %38, Fransa’da %49 dur. Ülkemizde ise çalışma sayısının az olması nedeniyle geleneksel ve tamamlayıcı tıp uygulamalarının sıklığı %42-%70 olarak belirtilmiştir. Bu artış dünyada ve ülkemizde bu uygulamaların yasal düzenleme ile takip edilmesi ihtiyacını doğurmuştur. Sağlık Bakanlığı 27 Ekim 2014’de Resmi Gazete’de “Geleneksel ve Tamamlayıcı Tıp Uygulamaları Yönetmeliği”’ni yayınlamıştır. Bu yönetmelik ile tamamlayıcı tedavi yaklaşımlarının öğretim ve uygulama metodları ile tedaviyi kimlerin uygulayabileceği konuları netlik kazanmıştır. Tedavi yetkisi hekim ve kendi alanlarında uygulama yapmak üzere diş hekimleri ve eczacılara verilmiştir. Yönetmelikte, akupunktur, ozon, mezoterapi, proloterapi, hipnoz, hirudoterapi, refleksoloji, homeopati, fitoterapi, osteopati, kayropraksi, maggot uygulamaları, apiterapi, kupa ve müzik terapi yöntemleri yer almaktadır. Ülkemizde en çok başvuru nedeni olarak kas iskelet sistemine bağlı ağrılar ve romatolojik hastalıklar ilk sırada yer almaktadır. Bunu kanser, nörolojik hastalıklar ve kronik hastalıklar izlemektedir. Bu derlemede kas iskelet iskelet sistemi hastalıklarında en sık kullanılan yöntemlerden bahsedilmektedir. Her hekim kendi yaklaşımına uygun olarak farklı bir tedavi yaklaşımını kullanabilmektedir. Ancak bilimsel anlamda yapılan çalışmaların kalitesinin çok yüksek olmaması, randomize kontrollü çalışmaların yetersizliği nedeniyle kanatı dayalı öneri yeterince yapılamamaktadır. Buna nedenle bu derlemede geleneksel, ve tamamlayıcı tıp uygulamalarının çeşitli sistem ve semptomlara etkilerini ve bu etkilerin mekanizmalarını aydınlatmaya yönelik çalışmalardan bahsedilmektedir.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".