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Enregistrement W1967378820 · doi:10.1097/01.sga.0000305223.24146.ab

The Use of a Nursing Model to Understand Diarrhea and the Role of Probiotics in Patients With Inflammatory Bowel Disease

2007· review· en· W1967378820 sur OpenAlexaff
Julie Savard, Jo‐Ann V. Sawatzky

Notice bibliographique

RevueGastroenterology Nursing · 2007
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of ManitobaManitoba Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflammatory bowel diseaseMedicineDiarrheaDiseaseUlcerative colitisIntensive care medicineEtiologyPsychological interventionPopulationImmunologyInternal medicineNursingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inflammatory bowel disease, an umbrella term used for Crohn disease and ulcerative colitis, is often accompanied with the presenting symptom of diarrhea. This symptom can be a great nuisance and emotionally distressing to the individual with inflammatory bowel disease. Although the exact etiology of inflammatory bowel disease is still unknown, interactions between the host susceptibility, mucosal immunity, and intestinal microflora are thought to be major factors. One intervention that is gaining increasing support by the research and medical community is the use of probiotics, which work on the intestinal flora by altering the bacterial composition and thereby rendering the environment unfavorable to pathogenic organisms. The human response to illness model provides an ideal organizing framework to gain a comprehensive understanding of the human response of diarrhea in the inflammatory bowel disease population. By examining the physiological, pathophysiological, behavioral, and experiential perspectives as well as individual vulnerabilities, this model establishes sound rationale to guide nursing interventions to help the individual better cope with the physical and emotional effects of having diarrhea. This model also facilitates the provision of holistic and personalized care, which may include the use of probiotics to help alleviate this distressing symptom.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,772
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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