Age Is the Only Predictor of Poor Bowel Preparation in the Hospitalized Patient
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Poor bowel preparation leads to a need for repeated colonoscopy procedures, with resultant increased length of stays and health care costs. Few investigators have assessed these outcomes in hospitalized patients. Given these considerations, we sought to examine the prognosticating value of several key clinical variables on the likelihood of inpatient poor bowel preparation for colonoscopy. Methods: The records of consecutive patients who underwent colonoscopy at our institution between January 1, 2006 and December 31, 2011 during hospitalization were retrospectively extracted from a dedicated electronic digestive endoscopic institutional database (Endoworks, Olympus, Center Valley, PA). Six individuals independently reviewed hospital charts with 10% of all entered data audited for validation by a separate data entry associate. Univariable and multivariable analyses using logistic regression were carried out assessing clinical variables assumed to possibly be predictive of a poor colonic preparation including gender, use of narcotics, heavy medication burden, comorbidities, history of previous abdominal surgery, marital status, patient with diabetes or a neurological disorder such as stroke, hemiplegia or dementia, as well as product used for bowel preparation and whether or not the bowel regimen was given as split or standard dose as well as time of endoscopy. Data collection and analyses were undertaken following approval and institutional oversight by the Institutional Review Board for the Protection of Human Subjects. Results: Overall, 244 charts of patients undergoing colonoscopy during a hospitalization were assessed. Of those, 83 (34%) patients had poor bowel preparation. During endoscopic examination, the cecum was reached in 193 patients (79.1%). The mean age of the patients was 66 years, 133 were men (54.5%). In univariable analyses, the only clinical variable associated with a poor bowel preparation was advancing age (OR=1.03, 95% CI 1.01 to 1.05, p=0.002). In multivariable logistic regression analyses, it remained independently and significantly predictive (OR=1.026, 95% CI 1.006 to 1.045, p=0.008). Conclusion: In this retrospective cohort analysis, age was found to be the only independent significant predictor of poor bowel preparation amongst hospitalized patients. Further studies are required to help identify and correct factors causing poor bowel preparation in the admitted patient.
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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 | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».