Effect of educational interventions on inpatient bowel preparation: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Colonoscopy is effective in screening for colorectal cancer and diagnosis of gastrointestinal disease. However, the efficacy of colonoscopy is highly dependent on the quality of bowel preparation. Inadequate bowel preparation may result in incomplete colonoscopy, increasing the patient's risk for missed adenomas, repeated procedures, increased cost, and adverse events. Educational interventions have been utilized to improve the quality of bowel preparation, however, a gap in the literature still exists on the most effective type of educational intervention. This literature review aims to examine research studies on the effect of various educational interventions in improving the quality of bowel preparation for inpatients undergoing colonoscopy. A database search was performed using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analysis methodology. The initial search of the databases and other sources identified 92 research studies. The Critical Appraisal Skills Program for qualitative studies checklist was utilized to appraise and summarize the literature selected for final review. After screening and consideration of eligibility criteria, six studies were included in the final review. The most effective educational approach to improve the quality of inpatient bowel preparation was using a smartphone application offering text, visual images, and video for instructions, followed by utilizing an educational booklet about colonoscopy. The studies that did not involve nurses during patient education showed no significant effect.
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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 | 0,005 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».