Factors influencing inpatient bowel preparation: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: Inpatients undergoing colonoscopy experience a higher-than-average rate of inadequate bowel preparation (compared to outpatients) leading to canceled procedures, increased stress on the patient, increased time in hospital, and increased cost to the healthcare system. The aim of this scoping review was to identify research surrounding inpatient bowel preparation and to identify modifiable and non-modifiable factors that influence the adequacy of bowel preparation in hospitalized patients undergoing colonoscopy and establish areas where nursing interventions may help improve overall bowel preparation rates. METHODS: An initial search of MEDLINE, CINAHL, Scopus, and Embase was undertaken to identify seed articles, followed by a structured search using keywords and subject headings. Studies conducted between 2000 and 2022 and published in English were included. A total of 37 full-text studies were screened for inclusion, with 22 meeting inclusion criteria. RESULTS: Advanced age, decreased mobility, constipation, extended length of stay, and multiple comorbidities were identified as non-modifiable factors associated with inadequate bowel preparation. Narcotic use, failure to follow preparation instruction, and delayed time to colonoscopy were identified as modifiable factors associated with poor bowel preparation. CONCLUSIONS: Educational interventions and interprofessional programs, using a multifaceted approach, increase the odds of adequate bowel preparation, including nursing tip sheets, troubleshooting flowsheets, and bowel movement assessment scoring.
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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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».