A biomechanical model to assess the contribution of pelvic musculature weakness to the development of stress urinary incontinence
Notice bibliographique
Résumé
A biomechanical model of the female pelvic support system was developed to explore the contribution of pelvic floor muscle defect to the development of stress urinary incontinence (SUI). From a pool of 135 patients, clinical data of 26 patients with pelvic muscular defect were used in modelling. The model was employed to estimate the parameters that describe the stiffness properties of the vaginal wall and ligament tissues for individual patients. The parameters were then implemented into the model to evaluate for each patient the impact of pelvic muscular defect on the vaginal apex support and the bladder neck support, a factor that relates to the onset of SUI. For the modelling analysis, the compromise of pelvic muscular support was demonstrated to contribute to vaginal apex prolapse and bladder neck prolapse, a condition commonly seen in SUI patients, while simulated conditions of restored muscular support were shown to help re-establish both vaginal apex and bladder neck supports. The findings illustrate the significance of pelvic muscle strength to vaginal support and urinary continence; therefore, the clinical recommendation of pelvic muscle strengthening, such as Kegel exercises, has been shown to be an effective treatment for patients with SUI symptoms.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».