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Enregistrement W2096819288 · doi:10.1155/2008/737062

High-Resolution Esophageal Manometry: A Time Motion Study

2008· article· en· W2096819288 sur OpenAlexaffvenue
Daniel Sadowski, Linda Broenink

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Gastroenterology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastroesophageal reflux and treatments
Établissements canadiensHealth Sciences CentreRoyal Alexandra Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigh resolution manometryMedicineEsophagusSignificant differenceEsophageal motility disorderSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: High-resolution manometry (HRM) of the esophagus is a new technique that provides a more precise assessment of esophageal motility than conventional techniques. Because HRM measures pressure events along the entire length of the esophagus simultaneously, clinical procedure time should be shorter because less catheter manipulation is required. According to manufacturer advertising, the new HRM system is more accurate and up to 50% faster than conventional methods. OBJECTIVE: To test the hypothesis that clinical testing with HRM requires less procedural time than a standard water perfusion (WP) method. METHODS: Forty-one consecutive patients were studied (20 underwent WP and 21 underwent HRM). Using time-motion analysis, the start and end times for each task associated with performing the study were recorded. Patient discomfort and study quality were also assessed by using five- and four-point qualitative scales, respectively. RESULTS: Total procedure time was reduced on average by 25.6% in the HRM group (from 41.8 minutes with WP to 30.7 minutes with HRM, P<0.05). There was no significant difference in the discomfort scores reported by the study subjects and no difference in study quality. CONCLUSIONS: HRM requires less time to complete than conventional manometry and should therefore shorten the wait-times of patients scheduled for esophageal manometry and have a significant impact on the cost of performing this commonly used clinical investigation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,220 · 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'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

Citations22
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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