How do we define normal bowel frequency from newborn to teens?: A Bayesian meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Defecation disorders are a common pediatric problem and bowel frequency is crucial in identifying them. The aim of this analysis is to define normal bowel frequencies in healthy children ranging from newborns to adolescents. METHODS: A literature search was conducted using MEDLINE, SCOPUS, EMBASE, Cochrane Library, and Web of Science from their inception to February 2024, aiming to identify studies reporting bowel habits of healthy children (0-18 years). A Bayesian distribution modeling approach was adopted to pool the mean frequency of bowel opening using inverse-variance weighing. A subgroup analysis and a meta-regression were performed with Bayesian generalized additive mixed distributional models. The methodological quality of the articles was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale modified for cross-sectional studies. RESULTS: Seventeen studies were included in the analysis, including 22,698 children aged from 0 to 18 years. The subgroup meta-analysis showed mean bowel frequencies for newborns, 1-6 months, 6-12 months, 1-2 years, 2-5 years, and over 5 years are 3.24 (95% credible interval [CrI]: 2.83-3.63), 1.99 (95% CrI: 1.77-2.19), 1.66 (95% CrI: 1.45-1.88), 1.53 (95% CrI: 1.37-1.7), 1.15 (95% CrI: 0.99-1.31), and 1.02 (95% CrI 0.88-1.18), respectively. Between studies, heterogeneity demonstrated a near-normal distribution with a mean of 0.16 and a 95% CrI of 0.04-0.28. The variance of the distribution of mean bowel frequency reduced with age. DISCUSSION: In this Bayesian meta-analysis, we found that younger children have a higher bowel frequency. The reported bowel frequencies for each age group could serve as normal values in clinical practice to differentiate health and disease.
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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 | 0,070 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,047 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».