Association Between Urinary Symptoms and Urinary Tract Infection in Patients With Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & OBJECTIVE: Urinary dysfunctions occur in the majority of MS patients and these patients are at higher risks of developing UTI due to multiple reasons. We determined to study the association between different urinary symptoms and UTI in MS patients. MATERIAL & METHOD: Eighty seven MS patients that referred to our medical care center with an acute attack of the disease, from November 2012 to April 2014, were included in the study. Patients were classified into two groups based on their urine culture results: UTI positive and non-UTI patients. The prevalence of different types of urinary symptoms was then compared among the two groups. RESULT: The mean age of our patients was 36.8 years old. From the total 87 patients, 83 (95.4%) were female. Overall 56.3% of patients displayed urinary symptoms. The most prevalent urinary problems were urinary incontinence and frequency (25.3% and 24.1%, respectively). A positive urinary culture was seen in 71.3% of the patients. The prevalence of urinary problems was significantly higher in UTI patients in comparison to non-UTI patients (64.5% and 40% in UTI and non-UTI patients, respectively; p=0.036). Separately none of the different urinary symptoms displayed a significant difference between UTI and non-UTI patients (p>0.05). CONCLUSION: Not a single symptom can be diagnostic of UTI, but MS patient with urinary tract infections do present more urinary symptoms and this can be an indication for further urine analysis and screening measures for MS patients who display more urinary 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».