MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4384663242 · doi:10.1038/s41598-023-37435-z

Impact of WeChat guidance on bowel preparation for colonoscopy: a quasi-experiment study

2023· article· en· W4384663242 sur OpenAlexaboutno aff
Yifang Guan, Yanjun Song, Xiaona Li, Aijun Zhang, Ruyuan Li

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQilu Hospital of Shandong UniversityShandong University
Mots-clésColonoscopyBowel preparationMedicineWithdrawal timeIntubationAdverse effectAdenomaGastroenterologyInternal medicineColorectal cancerSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colonoscopy is a standard procedure for screening, monitoring, and treating colorectal lesions. To explore the impact of WeChat guidance on bowel preparation before colonoscopy. This quasi-experiment study included patients who underwent colonoscopy at Qingdao Endoscopy Center between March 2016 and September 2016. The primary outcome was bowel preparation quality (Ottawa score), the secondary outcomes were intubation time, withdrawal time, adenoma detection rate (ADR), and adverse reactions. Finally, 588 patients were included and divided into the WeChat guide (n = 295) and the non-WeChat guide (n = 293) groups, they were comparable in baseline characteristics. The Ottawa score (1.59 ± 1.07 vs. 6.62 ± 3.07, P < 0.001), intubation time (6.47 ± 1.81 vs. 11.61 ± 3.34, P < 0.001), withdrawal time (13.15 ± 3.93 vs. 14.99 ± 6.77, P < 0.001), and occurrence rate of adverse reactions (2.0% vs. 5.5%, P = 0.029) were significantly lower in the WeChat guide group than those in the non-WeChat guide group. ADR was significantly higher in the WeChat guide than that in the non-WeChat guide group (1.47 ± 2.30 vs. 0.84 ± 1.66, P < 0.001). WeChat guidance might improve the quality of bowel preparation and adenoma detection rate, shorten the time of colonoscopy, and reduce adverse reactions in 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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,353 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific ReportsMême sujetColorectal Cancer Screening and DetectionTravaux en français237 207