Optimizing bowel preparation for colonoscopy: A cross-sectional study of the Chinese population
Notice bibliographique
Résumé
Background The quality of bowel preparation is an important factor in the success of colonoscopy. However, the quality of bowel preparation is often affected by multiple factors. The main objective of this study was to explore the specific factors that affect the quality of bowel preparation. Methods Patients were consecutively recruited from the gastroenterology department in Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology in Wuhan from May 2018 to December 2018. All patients were undergoing colonoscopy. Bowel preparation was evaluated by the Ottawa Bowel preparation Scale (OBPS) and all patients were categorized into 2 groups according to the OBPS. Multivariate analysis was conducted to identify the factors associated with bowel preparation quality. Results A total of 910 patients were included in the analysis with an average age of 48.62 ± 13.57 years. Patient source (P < 0.001) and the preparation method (P = 0.029) were correlated with OBPS adequacy. In addition, after stratified by age, preparation method (P = 0.022) was a significant factor among patients under 50 years old; whereas waiting time (P = 0.005) was a significant factor among patients over 50 years old. Conclusion Bowel preparation should be tailored based on the age of the patients to determine the most appropriate plan, including the most appropriate waiting time and the most appropriate purgative combination. Doctors should also focus more on the quality of bowel preparation in inpatients, who are more likely than outpatients to have an inadequate bowel preparation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».