Assessment of the palatability of vehicles for activated charcoal in pediatric volunteers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the palatability of 4 common flavoring vehicles (water, chocolate milk [CM], orange juice [OJ], and cola) combined with activated charcoal (AC) in pediatric volunteers. DESIGN: A single-blind taste test of 4 different vehicles (water, OJ, a cola drink, and CM) was conducted in healthy volunteer children. Each child tasted 1.25 mL of Charcodote (0.2g/mL) mixed with 1.25 mL of each vehicle. SETTING: Palatability testing was conducted at the office of 1 of the authors. PARTICIPANTS: Thirty children (16 male, 14 female), aged 6.5 +/- 1.4 years (range 5-9 years). OUTCOME MEASURES: After each test dose, each child rated its taste on a modified 10 cm visual analog scale incorporating a facial-hedonic scale. Each child was also asked for his/her overall preference. RESULTS: Taste scores (cm) were as follows: water 5.6 +/- 1.8, OJ 5.4 +/- 1.0, cola 7.6 +/- 0.7, and CM 5.6 +/- 0.8. There was a significant difference in the taste scores between the cola drink (P = 0.01) and the other 3 vehicles. The cola drink was also selected as the most preferred vehicle by 50% of the children as compared with 19.2% for CM and 15.4% for OJ. In contrast, water was selected as the least preferred vehicle by 36.4% of children versus 31.8% for CM and 27.3% for OJ. Only 4 children (15.4%) stated that water was their preferred vehicle, and only 1 child (4.5%) stated that cola drink was the least preferred drink. CONCLUSIONS: Children rate the palatability higher and prefer charcoal given with a cola drink rather than with water. OJ and CM do not seem to improve the acceptability of charcoal.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».