Pelvic floor maximal strength using vaginal digital assessment compared to dynamometric measurements
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To compare vaginal digital assessment with dynamometric measurements for determining the maximal strength of the pelvic floor muscles (PFM). MATERIALS AND METHODS: Eighty-nine women aged between 21 and 44 participated in the study. An experienced physiotherapist evaluated the maximal strength of the PFM of these women using the modified Oxford grading system (six categories, range 0-5) and dynamometric measurements. The mean maximal forces obtained for all women with the instrumented speculum for each category of digital assessment were compared using ANOVAs. Spearman's rho coefficients were calculated to assess the correlation between the dynamometric and the digital assessments. RESULTS: According to their symptoms and pad test results, 30 women were continent and 59 had stress urinary incontinence (SUI). Based on dynamometric measurements, important overlaps were observed between each category of digital assessment. The ANOVAs indicated that force values differ across categories (F = 10.08; P < 0.001), although contrast analyses revealed no differences in the mean maximal forces between adjacent digital-assessment categories (1-2, 2-3, 3-4, 4-5). Mean force values differed significantly only between non-adjacent levels in digital assessment, for example, between 1 and 3; 1 and 4; 1 and 5; 2 and 4; 2 and 5 (P < 0.05). Significant correlations were found between the two measurements with coefficients of r = 0.727, r = 0.450, and r = 0.564 for continent, incontinent, and all women, respectively (P < 0.01). CONCLUSIONS: Even if the dynamometric mean forces of the PFM increased across subsequent categories of digital assessment, the force values between two adjacent categories do not differ. This limitation of digital assessment should be considered by clinicians and researchers when choosing treatment orientation and evaluating treatment outcomes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 découle