MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2795263254 · doi:10.1093/jcag/gwy010

The Use of Standardized Questions in Identifying Patients with Dyssynergic Defecation

2018· article· en· W2795263254 sur OpenAlexaffabout
Colleen H. Parker, George Tomlinson, Adriano J. Correia, Louis W. C. Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal motility and disorders
Établissements canadiensCredit Valley HospitalUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDefecationMedicineConstipationPelvic floorDefecographyFeelingDuration (music)Physical therapyInternal medicineSurgeryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the Canadian Association of GastroenterologyMême sujetGastrointestinal motility and disordersTravaux en français237 207