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Enregistrement W4246500192 · doi:10.1093/jcag/gwy009.225

A225 A NEW STANDARD: AN OPEN-LABEL TRIAL EXAMINING THE EFFECTIVENESS OF INDIVIDUALIZED WEB BASED COLONOSCOPY PREPARATION INSTRUCTION

2018· article· en· W4246500192 sur OpenAlexaffabout
Estello Nap-Hill, Matthew M. Suzuki, Cherry Galorport, Jordan Yonge, Jack Amar, Brian Bressler, Hin Hin Ko, Eric Lam, Alnoor Ramji, Margaret Rosenfeld, Jennifer J. Telford, Scott Whittaker, R A Enns

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColonoscopyMedicinePatient satisfactionBowel preparationPatient educationRandomized controlled trialDemographicsIntubationPhysical therapyColorectal cancerInternal medicineFamily medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-pharmalogical factors such as patient education have been shown to significantly improve bowel preparation quality for colonoscopy. For the endoscopist, optimal bowel cleaning increases cecal intubation rates, increases adenoma detection rates, and minimizes necessity for repeat procedures. Following a randomized study demonstrating that the web based patient education tool was superior to traditional paper instructions, this study aims to implement the program at a larger scale; a real life scenario. To determine the effectiveness of web-based pre-colonoscopy instructions for patients, as measured by the percentage of patients achieving an excellent level of colon cleanliness, equivalent to Boston Bowel Preparation Score (BBPS) ≥ 8. Secondary goals were to assess the patient satisfaction and practicality of this means of education being used by the entire GI clinic for all outpatient colonoscopies. Prospective, single center, open label study. Adult outpatients scheduled for non-urgent colonoscopy, aged 19 or greater with English proficiency or an available family member/friend who can translate the instructions for them who have a functioning email account were recruited for this study. Patient demographics, cancellations, and quality of bowel preparation (assessed using Boston and Ottawa Bowel preparation scales) were collected. Patient satisfaction surveys were completed the day of their colonoscopy before their procedure to assess clarity and usefulness of the standardized online instructions. Finalized data analysis (n = 900) shows that 84.5% of patients have achieved a score demonstrating adequacy on the BBPS (mean 7.0; adequate score considered ≥ 6 and 90.1 % have scored adequately on the OBPS (mean 3.4; adequate considered ≤ 7). 94.2% of patients scored the web education tool as “Very Helpful” (8 or higher out of 10 on our usefulness scale), and 92.1% scored as “Very Clear” (8 or higher in terms of the clarity of information presented to them). Our analysis suggests that the online instruction pathway is a sufficient alternative to paper instruction, and can be effectively utilized as a standard of care in a real life scenario. Although we did not attain the excellent score (BBPS) ≥ 8, the majority of our preparations were adequately prepared. Our instruction methodology also presents advantages compared to paper because it is uniquely modified for each patient and limits the instruction required by an assistant. Patient satisfaction scales have demonstrated an overwhelming majority of patients who are very satisfied with the clarity and helpfulness of the program. None

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)0,002
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,289 · 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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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