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Enregistrement W3093505488 · doi:10.14309/01.ajg.0000704172.47138.5f

S0531 What Is the Ideal Dietary Regimen for Patients Scheduled for Colonoscopy: Low Residue Diet or Clear Liquid Diet? A Meta-Analysis and Systematic Review of Randomized Controlled Trials

2020· article· en· W3093505488 sur OpenAlexaboutno aff
Nabil El Hage Chehade, Alexander Abadir, Zain Moosvi, Sagar Shah, Jason Samarasena

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastric Cancer Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColonoscopyMedicineTolerabilityMeta-analysisRandomized controlled trialOdds ratioInternal medicineBowel preparationColorectal cancerRegimenAdverse effectIncidence (geometry)GastroenterologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Colonoscopy screening and early detection of pre-cancerous polyps can significantly reduce both the incidence and mortality of colorectal cancer. The quality of bowel preparation before a colonoscopy is an important predictor of lesion identification. However, patients often cite bowel preparation and associated dietary restrictions as the greatest deterrents to having a colonoscopy. Traditionally, a clear liquid diet (CLD) is required the day before colonoscopy. Recent studies have investigated the use of a low-residue diet (LRD), with varying results. We evaluated various outcomes in patients undergoing colonoscopy who either consumed a CLD versus LRD on the day before colonoscopy. METHODS: A literature search was performed on Scopus, PubMed/MEDLINE, and Cochrane databases (April 2020). Studies included in our meta-analysis involved adult patients undergoing colonoscopy who either consumed a LRD or CLD on the day prior to colonoscopy. Analysis was conducted with the Mantel-Haenszel model using the odds ratio (OR) to assess adequate bowel preparations, tolerability, willingness to repeat diet and preparation, compliance with diet, adenoma and polyp detection rate, and overall adverse effects. RESULTS: 17 studies (4340 patients) were included the analysis. Findings suggest that consuming a LRD demonstrated no differences in terms of adequate bowel preparations (OR 1.31; 95% CI, 0.92–1.86; P = 0.14), compared with a CLD. Subgroup analysis was performed based on the scale used to assess the quality of the bowel preparation (Boston Bowel Preparation Scale, Ottawa Bowel Preparation Scale, and Aronchick Scale) and demonstrated non-inferiority of each. There was higher tolerability (OR 2.21; 95% CI, 1.64–2.98; P < 0.0001) and willingness to repeat preparation (OR 1.90; 95% CI, 1.36–2.67; P = 0.0002) with no differences in compliance with dietary regimen (OR = 1.17; 95% CI, 0.60–2.27; P = 0.64), adenoma detection rate (OR = 1.01; 95% CI, 0.86–1.19; P = 0.92), polyp detection rate (OR = 0.87; 95% CI, 0.87–1.04; P = 0.13), or overall adverse effects (OR 0.90; 95% CI, 0.73–1.13; P = 0 0.37). CONCLUSION: A low residue diet compared to a clear liquid diet prior to colonoscopy resulted in improved patient tolerability and willingness to repeat preparation with no differences in preparation quality. As a less restrictive dietary regimen, the low-residue diet may help improve patient participation in colorectal cancer screening programs.Figure 1.: Forest plot comparing the frequency of adequate bowel preparations while on a low-residue diet compared with a clear liquid diet consumed on the day prior to colonoscopy, performed with a sub-group analysis according to the scale used to determine adequacy of the preparation. BBPS, Boston Bowel Preparation Scale; CI, confidence interval; M-H, Mantel-Haenszel; OBPS, Ottawa Bowel Preparation Scale.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,033
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeMéta-analyse
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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