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Enregistrement W1973999876 · doi:10.5009/gnl.2013.7.4.423

A Comparison of 2 L of Polyethylene Glycol and 45 mL of Sodium Phosphate versus 4 L of Polyethylene Glycol for Bowel Cleansing: A Prospective Randomized Trial

2013· article· en· W1973999876 sur OpenAlexaboutno aff
Suh Eun Bae, Kyung-Jo Kim, Jun Bum Eum, Dong‐Hoon Yang, Byong Duk Ye, Jeong‐Sik Byeon, Seung‐Jae Myung, Suk‐Kyun Yang, Jin-Ho Kim

Notice bibliographique

RevueGut and Liver · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyethylene glycolMedicinePEG ratioNapColonoscopyInternal medicineChemistryBiochemistryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/AIMS: Polyethylene glycol (PEG)-based gut lavage solutions are safe and effective, but require the intake of large volumes of fluid. The use of 2 L PEG plus 45 mL sodium phosphate (PEG2 plus NaP) was compared with 4 L PEG (PEG4) for bowel cleansing before colonoscopy. METHODS: Patients were randomized to the PEG2 plus NaP group or PEG4 group between January 1, 2009 and March 31, 2010. One hundred and thirty patients were included in the PEG2 plus NaP group, and 141 patients in the PEG4 group. RESULTS: The qualities of the bowel preparation, based on the Ottawa scale were not significantly different between the groups (4.8±2.25 for the PEG2 plus NaP group vs. 5.11±2.26 for the PEG4). In addition, there were no significant differences in side effects. Laboratory findings after bowel preparation, including electrolyte, phosphorus and creatinine levels, were within the normal ranges in both groups. CONCLUSIONS: PEG2 plus NaP provides good cleansing that is similar to PEG4, but with a lower volume. However, because PEG2 plus NaP can cause serious side effects such as calcium deposition in the kidneys (i.e., nephrocalcinosis), this solution might be considered for the outpatients who cannot tolerate PEG4.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,283 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations19
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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