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Enregistrement W2889022630 · doi:10.5946/ce.2018.072

Effect of Sending Educational Video Clips via Smartphone Mobile Messenger on Bowel Preparation before Colonoscopy

2018· article· en· W2889022630 sur OpenAlexaboutno aff
Sung Chan Jeon, Jae Hyun Kim, Sun Jung Kim, Hye Jung Kwon, Youn Jung Choi, Kyoungwon Jung, Sung Eun Kim, Won Moon, Moo In Park, Seun Ja Park

Notice bibliographique

RevueClinical Endoscopy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCLIPSColonoscopyBowel preparationInternal medicineSurgeryColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/AIM: We aimed to evaluate the efficacy of sending educational video clips via smartphone mobile messenger (SMM) on enhancing bowel preparation before colonoscopy. METHODS: This was a prospective, endoscopist-blinded, randomized controlled study. Patients in the SMM group received two video clips sent via SMM that explained the diet and regimen for bowel preparation, whereas those in the control group did not receive any video clips. We compared the quality of bowel preparation between the two groups, which was assessed by an endoscopist using the Ottawa scale. RESULTS: Between August and November 2014, 140 patients in the SMM group and 141 patients in the control group underwent colonoscopic examination. The total Ottawa score of the SMM group was significantly lower than that of the control group (5.47±1.74 vs. 5.97±1.78, p=0.018). These results were particularly prominent in the younger age group; the total Ottawa score of patents in the SMM group aged <40 years was significantly lower than that of patients in the control group aged <40 years (5.10±1.55 vs. 6.22±2.33, p=0.034). CONCLUSION: We demonstrated that sending educational video clips via SMM could result in better bowel preparation, especially in the younger age group.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil0,642

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,388 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations43
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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