Knowledge and practice of pediatricians regarding childhood constipation in the Arab world: results from a multicenter survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We aimed to evaluate knowledge and practice styles among medical providers with different professions and working in different Arab countries regarding their approach to childhood constipation. METHODS: We conducted a cross-sectional multinational survey in eight Arab countries. Pediatric care providers (PCPs), including pediatric specialists (PSs), pediatric residents (PRs), pediatric consultants (PCs), pediatric gastroenterologists (PGs), general practitioners (GPs), and pediatric surgeons (PSu), were included in our study. The survey was anonymous, and participants provided input on the definition and management of constipation. RESULTS: Of 4000 PCPs, 2579 completed the survey (response rate of 64.5%). Although the majority of respondents were aware of the Rome IV criteria to diagnose constipation, significant differences in the percentage of participants in different geographic countries regarding the definition of constipation were noted. Polyethylene glycol (PEG) was prescribed as a first-line treatment of fecal disimpaction significantly more frequently by pediatricians (PSs, PRs, PCs, PGs) than GPs and PSu (12.8% versus 7.2%, respectively; p < 0.001). Additionally, we found that pediatricians used special milk (high magnesium) as a first-choice formula significantly more often than other physicians (53.7% versus 37%, P < 0.001). For maintenance therapy, both pediatricians and nonpediatricians used dietary management with a special milk formula more than other treatment options (84.2% and 84%, respectively). CONCLUSIONS: Despite increased awareness of the Rome IV criteria, significant differences in knowledge and practice patterns regarding fecal disimpaction exist among PCPs from different Arab countries. The identification of these gaps may be helpful for policy-makers to produce targeted instructional resources on constipation for PCPs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».