Educational video improves bowel preparation in patients undergoing colonoscopy: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Unsatisfactory bowel preparation has been reported in 1/3 of colonoscopy cases, with lack of good bowel preparation knowledge being one of the major causes. Although still unclear, educational video is thought to be a good method of improving bowel preparation. METHODS: A systematic review of eight randomized controlled trials (RCTs) comparing the educational video to control group among 1,977 patients was conducted. PubMed, Embase, Clinical Trials.gov, Cochrane Library, and reference lists were searched for relevant reported studies from inception until June 2019. Outcomes of interest included adequate bowel preparation, Ottawa scores, polyp detection, withdraw time, pain scores, and the anxiety state of patients. Besides random events meta-analyses, we also performed a sensitivity analysis to examine whether the results of the meta-analysis were robust. RESULTS: Compared with the conventional group, the educational video group had significantly higher incidence of adequate bowel preparation [overall risk ratio (RR) =1.20, 95% CI: 1.14, 1.25, P<0.001], lower total Ottawa scores [overall standard mean difference (SMD) =-0.66, 95% CI: -0.91, -0.42, P<0.001]. However, there was no statistical difference in polyp detection, and withdraw time between the educational video and conventional groups (P>0.05). In addition, there were no sufficient RCTs to compare the pain scores and anxiety state of patients between the two groups through meta-analysis. CONCLUSIONS: Our findings have demonstrated that educational video can improve bowel preparation in patients undergoing colonoscopy.
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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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».