Postnatal pelvic floor muscle training for preventing and treating urinary incontinence: where do we stand?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Postnatal pelvic floor muscle training aims to rehabilitate the pelvic floor muscles. To be effective, a certain exercise dosage must be respected. Recent trials evaluated the effect of different programs on prevention/treatment of urinary incontinence immediately after delivery and in treatment of persistent incontinence. RECENT FINDINGS: Only three systematic reviews, six trials, and four follow-up studies have been published in the past two decades. High heterogeneity in postnatal pelvic floor muscle training programs is observed throughout the literature, making comparisons difficult. In the prevention/treatment of postnatal urinary incontinence immediately after delivery and in persistent incontinence, supervised intensive programs prove more effective than standard postnatal care. Longer-term results have yet to show advantages for postnatal training programs. SUMMARY: Although a certain exercise dosage must be respected for a postnatal pelvic floor muscle training program to be effective, a few randomized controlled trials present such dosage. Randomized controlled trials should study the effect of supervised, intensive training protocols with adherence aids. As standard care does not seem to reduce the prevalence of postnatal urinary incontinence, obstetrics services must address delivery of postnatal pelvic floor muscle training.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».