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Enregistrement W3030941775 · doi:10.3760/cma.j.issn.1672-7088.2015.06.005

Application of Puritybile capsules combined with different doses of Compound polyethylene glycol in bowel preparation

2015· article· en· W3030941775 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaoxue Wan, Yanxia Zhang, Xi Huang, Jiuhong Ma

Notice bibliographique

Revue˜The œJournal of practical nursing · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal and GI Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyethylene glycolMedicineBowel preparationPEG ratioColonoscopyAdverse effectSignificant differenceChemistryInternal medicineOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective The study aimed to observe the influence of Puritybile capsules combined with different doses of Compound polyethylene glycol (PEG) in bowel preparation. Methods 120 patients were set into three groups (group A, B and C) randomly (40 patients in each). Group A take the routine Compound polyethylene glycol treatment orally. On the basis of the same routine Compound polyethylene glycol treat-ment, group B added regular dose of Puritybile capsules. Group C took half dose of Compound polyethylene glycol and regular dose of Puritybile capsules. The cleaning effect and adverse reaction were compared among three groups. Results According to Ottawa Scale, the cleaning effects as well as the existing of air bubbles showed no significant difference among three groups. Among which group C was 30% lower than that of group A, 10% lower than that of group B. There was no statistical differences in adverse events. Conclusions Half dose of Compound polyethylene glycol and regular dose of Puritybile capsules can guarantee the ef-fect of bowel cleaning and lower medical expense of patients. Key words: Colonoscopy; Compound polyethylene glycol; Puritybile capsules

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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