Dyssynergic Defecation in Inflammatory Bowel Disease: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Inflammatory bowel disease (IBD) patients often continue to experience nonspecific gastrointestinal symptoms despite quiescent disease. Unlike non-IBD patients, IBD patients with dyssynergic defecation (DD) may present with various symptoms such as diarrhea, fecal incontinence, constipation, and rectal discomfort. Despite its importance and treatability, DD in IBD patients is not well recognized in practice. We conducted a systematic review and meta-analysis on the prevalence, diagnosis, and management of DD in IBD patients with ongoing defecatory symptoms. Methods: We searched MEDLINE, EMBASE, and Cochrane Database of Systematic Reviews (from 1966 through February 2017) to identify relevant studies on the prevalence, diagnostic methods, or management of DD in IBD patients with and without ileal pouch-anal anastomoses (IPAAs). A random effects model was used to calculate the pooled estimates with 95% confidence intervals (CIs). Heterogeneity was assessed with I2 statistics, Cochran Q statistic, and sensitivity analyses. Results: Seven studies (n = 442) were included. In patients with ongoing defecatory symptoms, the prevalence of DD without IPAA ranged from 45% to 97%, and in patients with IPAA, it ranged from 25% to 75%. The prevalence of DD in IPAA patients with and without pouchitis ranged from 17% to 67% and 29% to 50%, respectively. The pooled response rate to biofeedback therapy in patients without IPAA was 70% (95% CI, 55%-84%; I2 = 95%; P < 0.01), and it was 86% (95% CI, 67%-98%; I2 = 61%; P = 0.05) in those with IPAA. Conclusions: Despite limited data, the current literature suggests that DD is highly prevalent in active or quiescent IBD patients with ongoing defecatory symptoms and is responsive to biofeedback therapy. Although more studies are needed, DD should be considered in IBD patients with persistent defecatory symptoms.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».