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Enregistrement W3158059277

대장내시경 전처치로 Polyethylene Glycol 용액과 Magnesium Hydroxide 병합 요법의 효과

2010· article· ko· W3158059277 sur OpenAlexaboutno aff
신은경, Park Seun Ja, 김규종, 문원, Moo In Park, 임동한, 박은호, 이지숙

Notice bibliographique

Revue대한소화기학회지 · 2010
Typearticle
Langueko
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacy and Medical Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyethylene glycolMagnesiumPEG ratioNuclear chemistryHydroxideChemistryInorganic chemistryOrganic chemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

목적: 본 연구에서는 대장내시경 전처치를 위해 대장전처치 액인 polyethylene glycol (PEG) 용액 4 L에 magnesium hydroxide를 추가하는 것이 변비군 및 정상 대변군의 정결도, 환자의 순응도 등에 차이가 있는지 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 2008년 5월부터 2008년 12월까지 본원 소화기 내과 외래에서 대장내시경 검사를 받기위해 내원한 환자 173명 중 마그네슘을 복용하지 않은 3명을 제외한 170명을 대상으로 하였다. 환자를 변비군과 정상 대변군으로 나눈 뒤 무작위로 마그네슘 복용군과 비복용군 총 4군으로 나누었다. 마그네슘 복용군은 대장내시경 시행전 2일 간 magnesium hydroxide 500 mg을 하루 세번 복용하도록 하고 검사 당일 PEG 4 L를 마시도록 하였고 비복용군은 PEG 4 L만 검사당일 마시도록 하였다. 대장내시경 시행전 환자에게 전처치에 관한 설문조사를 시행하였고, 대장내시경 시행 직후 내시경의는 의사용 설문지를 작성하였으며 검사가 끝난 후 환자에게 다시 대장내시경 검사에 대한 설문조사를 시행하여 Ottawa 척도를 이용한 대장정결도, 고형변 및 잔류액 정도, 환자 및 의사의 만족도, 부작용 등을 조사하였다. 결과: 정상 대변군에서는 마그네슘 복용군과 비복용군 간의 Ottawa척도, 흡입한 잔류액 및 고형변의 정도, 만족도와 부작용 발생의 유의한 차이가 없었다. 변비군에서는 마그네슘 복용군(2.47±0.99)에서 비복용군(5.92±2.39)보다 Ottawa 척도를 이용한 대장 정결도가 우수하였고(p<0.05), 고형변의 정도는 마그네슘 복용군(0.67±0.72)에서 비복용군(1.38±0.65)보다 유의하게 적게 나타났다(p<0.05). 의사 및 환자의 만족도와 부작용 발생은 마그네슘 복용에 따른 유의한 차이가 없었다. 결론: 4 L의 PEG 용액에 마그네슘을 추가하는 것은 변비환자에서 고형변을 감소시킬 수는 있었으나 전처치의 질을 향상시킬 수는 없었다.

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)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,375 · 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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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