Biofeedback therapy for chronic pelvic pain syndrome.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To evaluate the efficacy of biofeedback therapy in patients with chronic pelvic pain syndrome (CPPS). METHODS: From November 2001 to April 2002, patients visiting the Urological Outpatient Clinic of this Hospital were evaluated by means of the National Institute of Health Chronic Prostatitis Symptom Index (NIH-CPSI) and classified by the NIH classification standard. Sixty-two patients of CPPS category III were involved in this study. All patients had been treated by conventional approaches such as antibiotics and alpha-blockers for more than half a year without any improvement. The expressed prostatic secretion results were as follows: WBC 5 to 9/high power field, lipid + approximately +++ and bacterial culture negative. Their NIH-CPSI were 12 approximately 40. All the 62 cases complained of micturitional irritation (frequency, urgency, splitted stream and sense of residual urine), 32 cases, of pain or discomfort at the testicular, penile, scrotal, pelvic or rectal region and 13 cases, of white secretion-dripping. The patients were treated by the Urostym Biofeedback equipment (Laborie Co., Canada) 5 times a week for 2 weeks with a stimulus intensity of 15 mA approximatley 23 mA and duration of 20 minutes. RESULTS: Sixty patients were significantly improved or cured, while no significant improvement in the remaining 2. No apparent side effect was observed. The NIH-CPSI dropped to 6 to 14 with an average reduction of 21 (P<0.01). In the 60 improved cases, pain was relieved after 2 approximately 3 treatment courses and other symptoms disappeared after 4 approximately 5 courses. CONCLUSION: Biofeedback therapy is a safe and effective treatment for CPPS. Large randomized clinical trials are needed to confirm its efficacy and to explore the mechanism of action.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».