Predictors of variability in urinary incontinence and overactive bladder symptoms
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: We used data from the General Longitudinal Overactive Bladder Evaluation (GLOBE) to understand predictors of variation in urgency and urinary incontinence (UI) symptoms over time. METHODS: A random sample of Geisinger Clinic primary care patients (men and women) 40+ years of age were recruited for a survey of bladder control symptoms at baseline and 12 months later. Symptom questions used a 4-week recall period. Composite scores were derived for urgency and UI frequency. Logistic regression was used to evaluate predictors of variation in scores at cross-section and longitudinally. RESULTS: A majority of those with UI symptoms and almost 40% of those with urgency symptoms reported episodes of once a week or less often; 17% had symptoms a few times a week or more often. Twenty-one percent with urgency symptoms and 25% with UI symptoms at baseline did not have active symptoms 12 months later. The strongest predictors of active symptoms at follow-up were baseline symptom score and duration of time since first onset of symptoms. Of those with no urgency symptoms at baseline, 22% had urgency at 12 months. Among those with no UI symptoms at baseline, 13% had UI symptoms 12 months later. Among the latter, age (males only) and BMI were the strongest predictors of symptoms at follow-up. CONCLUSIONS: Inter-individual and intra-individual occurrences of urgency and UI symptoms are highly variable in the general population. Use of established predictors to select individuals with less variability in symptoms may help to reduce placebo rates in clinical trials.
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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 | 0,000 | 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 ».