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Enregistrement W2055500534 · doi:10.1589/jpts.25.355

Behavioral Therapy and Pelvic Floor Muscle Training in the Treatment of Infantile Insensible Urinary Incontinence: a Case Report

2013· article· en· W2055500534 sur OpenAlexaff
Karina Tamy Kasawara, Camila Bergamim Duarte, Néville Oliveira Ferreira, Rebecca Scott, Andréa Marques

Notice bibliographique

RevueJournal of Physical Therapy Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePelvic floor disorders treatments
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePelvic Floor MuscleUrinary incontinencePelvic floorPhysical therapyElectromyographyUrinary systemPhysical medicine and rehabilitationUrologySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[Purpose] The purpose of this study was to evaluate the efficacy of behavioral therapy and pelvic floor muscle training in the treatment of a 5 year-old female child presenting insensible urinary incontinence (IUI) symptoms. [Subjects and Methods] Outcome measures included a voiding diary to quantify symptoms and urinary frequency, and surface electromyography was measured at the beginning and end of the treatment. Behavioral therapy included the provision of information regarding hygiene habits, voiding position, the anatomical and physiological basis of urinary incontinence, and bladder training using a voiding diary on a specified schedule. Pelvic floor muscle training was performed in different positions using sets of sustained and fast contractions. The child received training in a total of 25 sessions. [Results] The child showed improvement of symptoms according to the voiding diary and electromyographic values. [Conclusion] Behavior therapy and pelvic floor muscle training following to our protocol may have improved the symptoms of IUI in this child.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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