Bibliographic record
Abstract
See also: Split dosing with a low-volume preparation is not inferior to split dosing with a high-volume preparation for bowel cleansing in patients with a history of colorectal resection: a randomized trial Endoscopy 2015; 47(10): 917-924 DOI: 10.1055/s-0034-1391987 Alessandro Mussetto, Leonardo Frazzoni, Silvia Paggi, Silvia Dari, Liboria Laterza, Franco Radaelli, Cesare Hassan, Omero Triossi, Lorenzo Fuccio. Split dosing with a low-volume preparation is not inferior to split dosing with a high-volume preparation for bowel cleansing in patients with a history of colorectal resection: a randomized trial. Commentaires: Gilles Lesur Des coloscopies itératives sont nécessaires chez le patient opéré d’un cancer colorectal. Chez de tels patients une préparation adaptée est susceptible d’être aussi efficace et mieux tolérée. Cet essai randomisé italien réalisé chez 120 malades a comparé une préparation fractionnée à base de 15 mg de bisacodyl associé à 2 litres de PEG vs une préparation fractionnée par 4 l de PEG. La qualité de la préparation était évaluée par le score modifié d’Ottawa. Aucune différence significative n’était observée entre les deux groupes de patients, avec un score moyen, inférieur ou égal à 4 chez 85 % des patients préparés par 2 litres de liquide vs 81,7 % des patients préparés par 4 litres de liquide (p = 0,624). La faible quantité de liquide était associée à une meilleure préparation au niveau du côlon droit (p = 0,025) et à une meilleure tolérance (p < 0,001). En analyse en régression logistique, les seuls facteurs prédictifs de préparation inadéquate étaient un antécédent de colectomie gauche (p = 0,012) et une chirurgie colique éloignée dans le temps (p = 0,034). Aucun effet indésirable n’était à déplorer dans l’un ou l’autre des groupes. Les auteurs concluent qu’une préparation colique utilisant 2 litres de PEG et 15 mg de bisacodyl n’est pas inférieure à une préparation classique par 4 litres de liquide chez les patients opérés d’un cancer colorectal. Si des essais randomisés confirmaient ces résultats, la préparation colique de ces patients pourrait être simplifiée, ce qui représenterait un avantage en termes de tolérance et d’acceptabilité.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.080 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.012 | 0.014 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.014 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".