Do adjuvants add to the efficacy and tolerance of bowel preparations? A meta-analysis of randomized trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND STUDY AIMS : Recommendations on adjuvant use with bowel preparations remain disparate. We performed a meta-analysis determining the clinical impact of adding an adjuvant to polyethylene glycol (PEG), sodium phosphate, picosulfate (PICO), or oral sulfate solutions (OSS)-based regimens. METHODS: Systematic searches were made of MEDLINE, EMBASE, Scopus, CENTRAL and ISI Web of knowledge for randomized trials from January 1980 to April 2016 that assessed preparations with or without adjuvants, given in split and non-split dosing, and PEG high- (> 3 L) or low-dose (≤ 2 L) regimens. Bowel cleansing efficacy was the primary outcome. Secondary outcomes included patient willingness to repeat the procedure, and polyp and adenoma detection rates. RESULTS: Of 3093 citations, 77 trials fulfilled the inclusion criteria. Overall, addition of an adjuvant compared with no adjuvant, irrespective of the type of preparation and mode of administration, yielded improvements in bowel cleanliness (odds ratio [OR] 1.23 [1.01 - 1.51]) without greater willingness to repeat (OR 1.40 [0.91 - 2.15]). Adjuvants combined with high-dose PEG significantly improved colon cleansing (OR 1.96 [1.32 - 2.94]). The odds for achieving adequate preparation with low-dose PEG with an adjuvant were not different to high-dose PEG alone (OR 0.95 [0.73 - 1.22]), but yielded improved tolerance (OR 3.22 [1.85 - 5.55]). However, split high-dose PEG yielded superior cleanliness to low-dose PEG with adjuvants (OR 2.53 [1.25 - 5.13]). No differences were noted for OSS and PICO comparisons, or for any products regarding polyp or adenoma detection rates. CONCLUSIONS: Critical heterogeneity precludes firm conclusion on the impact of adjuvants with existing bowel preparations. Additional research is required to better characterize the methods of administration and resulting roles of adjuvants in an era of split-dosing.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,004 |
| 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 ».