Hypnotherapy for Treatment of Overactive Bladder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: : The objective of the study was to obtain pilot data comparing hypnotherapy and behavioral therapy (hypnotherapy) to behavioral therapy alone (behavioral therapy) in overactive bladder (OAB) treatment. METHODS: : Women with OAB were randomized to hypnotherapy or behavioral therapy treatments. Patient Global Impression of Improvement (PGI-I), the OAB-q Short Form (OAB-q SF) questionnaire, and voiding diaries were recorded, and within- and between-group differences were compared. RESULTS: : Twenty women enrolled in and completed the study. Both hypnotherapy and behavioral therapy groups improved their mean number of voids (P = 0.005, P = 0.01, respectively) and their OAB-q SF distress scores (P = 0.002, P = 0.03). The hypnotherapy group had significant improvement in quality-of-life scores (P < 0.001), whereas the behavioral group did not (P = 0.05). Between-group comparisons showed that the hypnotherapy group had superior PGI-I scores compared with the behavioral group (P < 0.009). The hypnotherapy group trended toward greater improvement in OAB-q quality-of-life scores compared with the behavioral therapy group (67% vs 42% improvement), although this did not reach statistical significance (P = 0.07). Number of voids and OAB-q SF distress scores improved in both groups with no difference between groups. CONCLUSIONS: : Both groups improved with treatment. Hypnotherapy resulted in superior PGI-I scores compared with behavioral therapy. Voiding and OAB-q SF results trended toward greater improvement with hypnotherapy. As a pilot study, recruitment was underpowered to find statistical differences between groups' voids and OAB scores. These findings support the need for an expanded trial that could likely show hypnotherapy to be superior in OAB treatment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,007 | 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 ».