A Contextual Model of Pelvic Floor Muscle Defects in Female Stress Urinary Incontinence
Notice bibliographique
Résumé
On the basis of the current literature, we describe a model of structural defects in stress urinary incontinence (SUI) and how physiotherapy for SUI can affect each component of the model with reference to the relevant anatomy and pathophysiology. This model of SUI involves four primary structural defects: (1) increased tonic stress on the pelvic fascia due to pelvic floor muscle (PFM) tears; (2) fascial tearing due to PFM denervation; (3) fascial weakness resulting from tears; and (4) inefficient PFM contraction due to altered motor control. These four components interact to collectively weaken urethral closure and allow urine leakage under conditions of increased intra-abdominal pressure. Physiotherapy can strengthen the PFM and may improve the efficiency and/or timing of PFM contractions to reduce or eliminate SUI. It is worthwhile for motivated women with SUI to try PFM exercise therapy as a first approach to treatment. Women need to be individually instructed to ensure that they correctly perform PFM contractions and that they can monitor their own performance. Long-term, high-intensity exercise, including home exercise, is necessary to achieve maximum effect. Under these conditions the improvement in urinary continence with PFM exercise can be complete and enduring.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».