MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4205367110 · doi:10.1177/10547738211067326

Factors Affecting the Quality of Bowel Preparation Before Colonoscopy in Outpatient: A Prospective Observational Study

2021· article· en· W4205367110 sur OpenAlexaboutno aff
Shi Junli, Lei Wang, Ying Chun-ying, Fu Xin-zi, Bingqing Li

Notice bibliographique

RevueClinical Nursing Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColonoscopyMedicineBowel preparationObservational studyLogistic regressionColorectal cancerInternal medicineProspective cohort studyOrdered logitPhysical therapyCancerComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colonoscopy is an effective method for screening colorectal cancer and adenoma, but the adenoma detection rate depends on the quality of bowel preparation. Our study investigates the influencing factors of the quality of bowel preparation before colonoscopy in outpatients and the influence of the number of walking steps on the quality of bowel preparation. We prospectively collected the clinical data of 150 outpatients undergoing colonoscopy in our department in 2019. Ordinal logistic regression shows that the overweight, not drinking, the number of walking steps before colonoscopy, and the time interval between start PEG and colonoscopy (4–6 hours) were independent factors affecting bowel preparation quality. There was a curving relationship between the reciprocal of Ottawa score and the number of walking steps before colonoscopy, and the regression equation is 1/ Ottawa score = −0.198 + 0.062 × ln steps ( p = .035), a minimum of 5,270 walking steps before a colonoscopy is required for a high quality of bowel preparation.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,461
Tête enseignante GPT0,600
Écart entre enseignants0,139 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical Nursing ResearchMême sujetColorectal Cancer Screening and DetectionTravaux en français237 207