Bladder and Bowel Dysfunction Network: Improving the Management of Pediatric Bladder and Bowel Dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Lower urinary tract symptoms with constipation characterize bladder and bowel dysfunction (BBD). Due to high referral volumes to hospital pediatric urology clinics and time-consuming appointments, wait times are prolonged. Initial management consists of behavioral modification strategies that could be accomplished by community pediatricians. We aimed to create a network of community pediatricians trained in BBD (BBDN) management and assess its impact on care. Methods: We distributed a survey to pediatricians, and those interested attended training consisting of lectures and clinical shadowing. Patients referred to a hospital pediatric urology clinic were triaged to the BBDN and completed the dysfunctional voiding symptom score and satisfaction surveys at baseline and follow-up. The Bristol stool chart was used to assess constipation. Results were compared between BBDN and hospital clinic patients. Results: Surveyed pediatricians (n = 100) most commonly managed BBD with PEG3350 and dietary changes and were less likely to recommend bladder retraining strategies. Baseline characteristics were similar in BBDN (n = 100) and hospital clinic patients (n = 23). Both groups had similar improvements in dysfunctional voiding symptom score from baseline to follow-up (10.1 ± 4.2 to 5.6 ± 3.3, P = 0.01, versus 10.1 ± 4.2 to 7.8 ± 4.5, P = 0.02). BBDN patients waited less time for their follow-up visit with 56 (28–70) days versus 94.5 (85–109) days for hospital clinic patients (P < 0.001). Both groups demonstrated high familial satisfaction. Conclusions: Community pediatricians may require more knowledge of management strategies for BBD. Our pilot study demonstrates that implementing a BBDN is feasible, results in shorter wait times, and similar improvement in symptoms and patient satisfaction than a hospital pediatric urology clinic.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».