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Enregistrement W2146199929 · doi:10.3122/jabfm.2011.04.100272

Chronic Constipation: An Evidence-Based Review

2011· review· en· W2146199929 sur OpenAlexaff
Lawrence W. Leung, T. Riutta, Jyoti Kotecha, W W Rosser

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the American Board of Family Medicine · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal motility and disorders
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChronic constipationConstipationIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chronic constipation is a common condition seen in family practice among the elderly and women. There is no consensus regarding its exact definition, and it may be interpreted differently by physicians and patients. Physicians prescribe various treatments, and patients often adopt different over-the-counter remedies. Chronic constipation is either caused by slow colonic transit or pelvic floor dysfunction, and treatment differs accordingly. METHODS: To update our knowledge of chronic constipation and its etiology and best-evidence treatment, information was synthesized from articles published in PubMed, EMBASE, and Cochrane Database of Systematic Reviews. Levels of evidence and recommendations were made according to the Strength of Recommendation taxonomy. RESULTS: The standard advice of increasing dietary fibers, fluids, and exercise for relieving chronic constipation will only benefit patients with true deficiency. Biofeedback works best for constipation caused by pelvic floor dysfunction. Pharmacological agents increase bulk or water content in the bowel lumen or aim to stimulate bowel movements. Novel classes of compounds have emerged for treating chronic constipation, with promising clinical trial data. Finally, the link between senna abuse and colon cancer remains unsupported. CONCLUSIONS: Chronic constipation should be managed according to its etiology and guided by the best evidence-based treatment.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,004
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeSans objet
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

Citations302
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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