The Use of Standardized Questions in Identifying Patients with Dyssynergic Defecation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dyssynergic defecation (DD) is present in approximately 30% of patients with idiopathic chronic constipation (CC). Diagnostic criteria for DD require objective testing such as anorectal manometry (ARM); yet, ARM remains a limited resource in Canada. The aim of this study is to determine the predictability of DD in patients with CC using a standardized self-reported symptom questionnaire. METHOD: In this study, 166 consecutive English-speaking patients with CC who were referred for ARM completed a symptom questionnaire. DD was diagnosed if pelvic floor dyssynergy was demonstrated by ARM and balloon expulsion time was more than one minute. Likelihood ratios (LRs) were calculated for individual symptoms and prespecified symptom combinations. Likelihood ratios greater than five or less than 0.2 were considered significant. A recursive partitioning tree was used to find the symptoms best able to predict DD. RESULTS: No single constipation symptom was sufficient to predict a diagnosis of DD. Patients who reported sometimes feeling an urge to defecate and a prolonged straining duration of greater than five minutes were more likely to have DD (LR = 7.74). In patients who reported straining often or always and had a short straining duration of less than two minutes, the diagnosis of DD was less likely (LR = 0.04). The recursive partitioning tree analysis similarly identified a sense of urge with a prolonged straining duration as predictor for DD, as well as an incomplete evacuation as another potential predictor. CONCLUSION: Questions regarding need to strain, duration of straining, urge to defecate, and incomplete evacuation are useful to predict the presence of DD in patients with CC. These questions will enable clinicians to make a clinical diagnosis of DD to guide 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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».