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Enregistrement W2312303306 · doi:10.1055/s-0033-1354649

EL USO DE PROBIÓTICOS MEJORA LA CALIDAD DE LA PREPARACIÓN COLÓNICA PARA COLONOSCOPIA

2013· article· es· W2312303306 sur OpenAlexaboutno aff
Diego Sánchez-Muñoz, Carlos Ortiz-Moyano, Blas-José Gómez-Rodríguez

Notice bibliographique

RevueEndoscopy · 2013
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesMedicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivos: Estudiar si la toma de probióticos previo a la realización de colonoscopia mejora la calidad de la limpieza colónica. Pacientes y Método: Se incluyeron de forma prospectiva 211 pacientes (62 hombres/106 mujeres) que se realizaron colonoscopia en nuestra Unidad. De ellos, 52 pacientes habían tomado probióticos (Lactobacillus reuteri) al menos durante 10 días previos a la realización de la colonoscopia. La preparación colónica se realizó con picosulfato sódico/citrato magnésico. Se valoró la calidad de la limpieza colónica mediante el uso de las escalas Boston y Ottawa. Se investigó si la toma de probióticos influía en el hallazgo de pólipos. Resultados: Los resultados de ambas escalas fueron significativamente mejores en pacientes con toma de probióticos previa frente a pacientes con preparación estándar, tanto de forma global como si valoramos tramos colónicos por separado (tabla 1). No hubo diferencias en la calidad de la preparación colónica en función de edad, sexo, o turno de exploración. La mejora en la calidad de la limpieza con probióticos permitió el diagnóstico de un mayor número de pólipos, aunque sin alcanzar significación estadística.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,315 · 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.

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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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