MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2993816502

대장 내시경 전처치로서 Polyethylene Glycol 용액 분할 복용과 대장운동 촉진제 병합 요법 사이의 효과 비교 분석

2006· article· ko· W2993816502 on OpenAlexaboutno aff
김진관, 조훈, 김영묵, 김강민, 박성남, 이무열, 이준상

Bibliographic record

Venue대한소화기내시경학회지 · 2006
Typearticle
Languageko
FieldMedicine
TopicDiverse Approaches in Healthcare and Education Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPEG ratioPolyethylene glycolPEG 400ChemistryBiochemistryBusiness
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

목적: 대장 내시경 검사를 효율적으로 시행하기 위해서는 대장 정결이 무엇보다 중요하며, 동시에 환자의 순응도를 높이는 것 또한 중요하다. 이에 저자들은 4 L polyethylene glycol (PEG) 용액을 분할 복용하는 방법과 저용량의 PEG 용액 복용, 그리고 대장 운동 촉진제인 비사코딜과 저용량의 PEG를 병용하는 전처치법 사이에 대장 정결 효과와 환자의 순응도 및 부작용을 비교하고자 하였다. 대상 및 방법: 2004년 12월부터 2005년 2월까지 왈레스기념 침례병원 소화기 내시경실로 방문하여 대장 내시경을 시행 받은 외래 환자 190명을 대상으로 하였다. 대장 내시경 검사를 시행 받을 예정인 환자를 무작위로 3군으로 분류하여 A군은 검사 전날 저녁과 당일 오전에 PEG 2 L씩을 복용토록 하였으며, B군은 검사 당일 PEG 2 L를 복용토록 하였다. C군은 검사 전날 저녁식후 2시간에 비사코딜 10 ㎎을 복용토록 하고 검사 당일 PEG 2 L를 복용토록 하였다. 피검자의 불편 정도와 재검사 용의를 검사 시행 직전 설문 조사하였고, 4명의 내시경의가 Ottawa 척도를 이용하여 대장 정결도와 검사 용이성을 평가하였다. 결과: A군에서 4예(6.7%)에서 다 복용하지 못하였으며, B군과 C군에서는 다 복용하지 못한 환자들이 없었다(p=0.012). 환자가 느끼는 불편함은 2 L를 단독 복용한 B군이 4 L 분할 복용한 A군에 비해 유의하게 적었으나(p=0.01), 재검사 용의를 묻는 설문에서는 세 군 간에 유의한 차이를 볼 수 없었다(p=0.448). A군이 B군에 비해 유의하게 대장 정결도가 우수하였고(p=0.000), C군 또한 B군에 비해 p-value가 0.060으로 통계학적으로 유의하지는 않았으나 정결도가 더 우수해 보였다. 결론: PEG 4 L 분할 복용이나 대장운동촉진제와 저용량의 PEG의 병용은 두 방법 사이에 순응도와 대장 정결도에서 유의한 차이가 없으며, 2 L PEG 복용에 비하여 대장 정결도에서 우수한 대장 전처치 방법으로 생각한다.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Non-randomized trial · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.008
Threshold uncertainty score0.028

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.003

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.052
GPT teacher head0.329
Teacher spread0.276 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNon-randomized trial
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2006
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venue대한소화기내시경학회지Same topicDiverse Approaches in Healthcare and Education StudiesFrench-language works237,207