Health professionals’ and patients’ perspectives on pelvic floor muscle training adherence—<i>2011 ICS State‐of‐the‐Science Seminar research paper IV of IV</i>
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: There is scant information on pelvic floor muscle training (PFMT) adherence barriers and facilitators. A web-based survey was conducted (1) to investigate whether responses from health professionals and the public broadly reflected findings in the literature, (2) if responses differed between the two groups, and (3) to identify new research directions. METHODS: Health professional and public surveys were posted on the ICS website. PFMT adherence barriers and facilitators were divided into four categories: physical/condition, patient, therapy, and social-economic. Responses were analyzed using descriptive statistics from quantitative data and thematic data analysis for qualitative data. RESULTS: Five hundred and fifteen health professionals and 51 public respondents participated. Both cohorts felt "patient-related factors" constituted the most important adherence barrier, but differed in their rankings of short- and long-term barriers. Health professionals rated "patient-related" and the public "therapy-related" factors as the most important adherence facilitator. Both ranked "perception of PFMT benefit" as the most important long-term facilitator. Contrary to published findings, symptom severity was not ranked highly. Neither cohort felt the barriers nor facilitators differed according to PFM condition (urinary/faecal incontinence, pelvic organ prolapse, pelvic pain); however, a large number of health professionals felt differences existed across age, gender, and ethnicity. Half of respondents in both cohorts felt research barriers and facilitators differed from those in clinical practice. CONCLUSIONS: An emphasis on "patient-related" factors, ahead of "condition-specific" and "therapy-related," affecting PFMT adherence barriers was evident. Health professionals need to be aware of the importance of long-term patient perception of PFMT benefits and consider enabling strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».