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Enregistrement W2166944889 · doi:10.5489/cuaj.10026

The status of pelvic floor muscle training for women

2010· article· en· W2166944889 sur OpenAlexaffvenue
Andréa Marques, Lynn Stothers, Andrew Macnab

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePelvic floor disorders treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversiteit StellenboschCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésPelvic Floor MusclePelvic floorPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationMuscle strengthMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is no consensus on the amount of exercise necessary to improve pelvic floor muscle (PFM) function. We reviewed the pathophysiology of PFM dysfunction and the evolution of PFM training regimens since Kegel introduced the concept of pelvic floor awareness and the benefits of strength. This paper also describes the similarities and differences between PFM and other muscular groups, reviews the physiology of muscle contraction and principles of muscle fitness and exercise benefits and presents the range of protocols designed to strengthen the PFM and improve function. We also discuss the potential application of new technology and methodologies. The design of PFM training logically requires multiple factors to be considered in each patient. Research that defines measures to objectively quantify the degree of dysfunction and the efficacy of training would be beneficial. The application of new technologies may help this process.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations103
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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