Chronic Constipation: An Evidence-Based Review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».