Determining the optimal pelvic floor muscle training regimen for women with stress urinary incontinence
Notice bibliographique
Résumé
Pelvic floor muscle (PFM) training has received Level-A evidence rating in the treatment of stress urinary incontinence (SUI) in women, based on meta-analysis of numerous randomized control trials (RCTs) and is recommended in many published guidelines. However, the actual regimen of PFM training used varies widely in these RCTs. Hence, to date, the optimal PFM training regimen for achieving continence remains unknown and the following questions persist: how often should women attend PFM training sessions and how many contractions should they perform for maximal effect? Is a regimen of strengthening exercises better than a motor control strategy or functional retraining? Is it better to administer a PFM training regimen to an individual or are group sessions equally effective, or better? Which is better, PFM training by itself or in combination with biofeedback, neuromuscular electrical stimulation, and/or vaginal cones? Should we use improvement or cure as the ultimate outcome to determine which regimen is the best? The questions are endless. As a starting point in our endeavour to identify optimal PFM training regimens, the aim of this study is (a) to review the present evidence in terms of the effectiveness of different PFM training regimens in women with SUI and (b) to discuss the current literature on PFM dysfunction in SUI women, including the up-to-date evidence on skeletal muscle training theory and other factors known to impact on women's participation in and adherence to PFM training.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».