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Enregistrement W4415540556 · doi:10.14309/01.ajg.0001128764.21660.92

S326 Comparative Effectiveness of Bowel Preparation Agents in Colonoscopy: A Network Meta-Analysis

2025· article· en· W4415540556 sur OpenAlexaboutno aff
Omer Mohammed, Aasim Akthar Ahmed, Ayman Nadeem, Adi Prasad Bodapati, Ramsha Khan, Yeshika Thapa, Binay Panjiyar, Bhavani Gangineni

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColonoscopyBowel preparationSennaRandomized controlled trialMeta-analysisConfidence intervalNauseaPEG ratio

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Colorectal cancer screening is routinely performed in solid organ transplant candidates, and although not obligatory per guidelines, is an important consideration during a pre-transplant workup given increased post-transplant immunosuppression. A comprehensive review of risks versus benefits in heart, liver, and lung transplant candidates has not yet been performed. We sought to evaluate colorectal cancer screening in heart, liver, and lung transplant candidates. Methods: We performed searches of Ovid MEDLINE, Embase, Cochrane, and Web of Science to March 22, 2024 for observational studies or clinical trials. The search was conducted using the MeSH headings as well as equivalent key words and phrases. Studies were extracted using Covidence and independently classified by 2 reviewers, with disagreements resolved by a third reviewer. The median Newcastle-Ottawa Scale to assess the quality of studies was 7, reflecting adequate quality. Pooled data using adenoma detection rate was possible, but a meta-analysis of other variables was not possible due to the heterogeneity of the data. Results: Of a total of 5,483 studies screened, 20 studies met inclusion criteria. All 20 studies reported adenoma detection rates (ADR) of 4.2%-42.9% (1,764 patients). Ten studies reported advanced ADRs of 1.6%-13.9% (281 patients). Twelve studies reported cancer detection rates of 0%-4.5% (62 patients). Ten studies reported complication rates of 0%-56.5%, with 127 patients experiencing some sort of procedure-related complication. The most common complication was acute kidney injury in 73 patients. A procedure-related gastrointestinal bleed occurred in 31 patients. De-listing due to colonoscopy-related colonic perforation occurred with 1 patient, and this patient later died due to sepsis. Conclusion: A systematic review evaluating the risks versus benefits of colon cancer screening in solid organ transplant candidates is needed in clinical practice to guide screening decisions, and although preliminary work has been done in this area, no systematic review to date has examined the types and rates of complications due to candidate colonoscopies. Our review revealed numerous complications, and overall, the literature does not demonstrate a significant difference in advanced adenoma and cancer detection rates in the pre-transplant population as compared to the general population. This data will be helpful to clinicians in weighing the risks and benefits of colorectal cancer screening in this population.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,059
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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