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Enregistrement W3138879111

원 저 : 입원환자에서 Polyethylene Glycol 용액을 이용한 대장내시경 전처치 시 Bisacodyl을 병행하여 복용했을 경우의 효과 비교: 전향적 무작위 비교연구

2014· article· ko· W3138879111 sur OpenAlexaboutno aff
방기배, Eun Haeng Jeong, 정우신, 채현범, Nam Hee Kim, Tae Hoon Lee, 김지연, 정윤숙, Jung Ho Park, Chong Il Sohn, 최규용, Dong Il Park

Notice bibliographique

Revue대한소화기학회지 · 2014
Typearticle
Langueko
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacy and Medical Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBisacodylPEG ratioPolyethylene glycolChemistryMedicineGastroenterologyInternal medicineBiochemistryColonoscopy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

목적: 입원환자의 경우 외래환자에 비해 장정결이 불충분할 수 있다. 대부분의 이전 연구에서는 외래환자에서 하제에 따른 장정결의 효과를 비교하는 데 중점을 두었으며 입원환자에서 장정결에 대한 자료는 부족한 실정이다. 따라서 이번 연구에서는 입원환자에서 표준 4 L PEG에 병용한 bisacodyl이 장정결도를 개선할 수 있는지 조사하였다. 대상 및 방법: 전향적 무작위 비교연구가 수행되었으며 대장내시경을 시행한 총 196명의 입원환자가 4 L PEG 단독 복용군 혹은 4 L PEG+bisacodyl 10 mg군으로 무작위 배정되었다. 장정결도는 Ottawa 장정결 척도에 의해 평가되었다. 결과: 183명의 환자가 분석에 포함되었으며 4 L PEG군은 87명, 4 L PEG+bisacodyl 10 mg군은 96명이었다. 두 군 간 총 정결도 점수에서 유의한 차이를 보이지 않았으며(3.59±2.81vs. 3.82±3.03, p=0.607) 전반적인 장정결 성공률에 있어도 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다(89.6% vs. 85.1%, p=0.380). 부작용에 있어서도 두 군 간 차이를 보이지 않았다 (66.7% vs. 52.9%, p=0.057). 그러나 PEG 단독 복용군에서 bisacodyl이 추가된 군보다 많은 수의 환자에서 PEG 복용을 완료할 수 있었다(98.9% vs. 75.0%, p<0.001). 결론: 입원환자에서 장정결도는 bisacodyl의 부가적 사용 유무에 의존적이지 않았다. 또한 정결제의 복용에 근거한 환자의 순응도는 PEG 단독 투여군에서 더 양호하였다.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,012

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,352 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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