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Enregistrement W3166025748 · doi:10.2196/26703

Effects of a Personalized Smartphone App on Bowel Preparation Quality: Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W3166025748 sur OpenAlexvenueno aff
Quirine E. W. van der Zander, Ankie Reumkens, Bas van de Valk, Björn Winkens, Ad Masclee, Rogier J. J. de Ridder

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineColonoscopyRandomized controlled trialCatharticPatient satisfactionBisacodylPhysical therapyInternal medicineColorectal cancerSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adequate bowel preparation is essential for the visualization of the colonic mucosa during colonoscopy. However, the rate of inadequate bowel preparation is still high, ranging from 18% to 35%; this may lead to a higher risk of missing clinically relevant lesions, procedural difficulties, prolonged procedural time, an increased number of interval colorectal carcinomas, and additional health care costs. OBJECTIVE: The aims of this study are to compare bowel preparation instructions provided via a personalized smartphone app (Prepit, Ferring B V) with regular written instructions for bowel preparation to improve bowel preparation quality and to evaluate patient satisfaction with the bowel preparation procedure. METHODS: Eligible patients scheduled for an outpatient colonoscopy were randomized to a smartphone app group or a control group. Both the groups received identical face-to-face education from a research physician, including instructions about the colonoscopy procedure, diet restrictions, and laxative intake. In addition, the control group received written information, whereas the smartphone app group was instructed to use the smartphone app instead of the written information for the actual steps of the bowel preparation schedule. All patients used bisacodyl and sodium picosulfate with magnesium citrate as laxatives. The quality of bowel preparation was scored using the Boston Bowel Preparation Scale (BBPS) by blinded endoscopists. Patient satisfaction was measured using the Patient Satisfaction Questionnaire-18. RESULTS: A total of 87 patients were included in the smartphone app group and 86 in the control group. The mean total BBPS score was significantly higher in the smartphone app group (mean 8.3, SD 0.9) than in the control group (mean 7.9, SD 1.2; P=.03). The right colon showed a significantly higher bowel preparation score in the smartphone app group (mean 2.7, SD 0.5 vs mean 2.5, SD 0.6; P=.04). No significant differences were observed in segment scores for the mean transverse colon (mean 2.8, SD 0.4 vs mean 2.8, SD 0.4; P=.34) and left colon (mean 2.8, SD 0.4 vs mean 2.6, SD 0.5; P=.07). General patient satisfaction was high for the smartphone app group (mean 4.4, SD 0.7) but showed no significant difference when compared with the control group (mean 4.3, SD 0.8; P=.32). CONCLUSIONS: Our personalized smartphone app significantly improved bowel preparation quality compared with regular written instructions for bowel preparation. In particular, in the right colon, the BBPS score improved, which is of clinical relevance because the right colon is considered more difficult to clean and the polyp detection rate in the right colon improves with improvement of bowel cleansing of the right colon. No further improvement in patient satisfaction was observed compared with patients receiving regular written instructions. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03677050; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03677050.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,518

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,358 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai 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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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