Pelvic Floor Muscle Training With and Without Electrical Stimulation in the Treatment of Lower Urinary Tract Symptoms in Women With Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this study was to evaluate the effect of intravaginal neuromuscular electrical stimulation (NMES) and transcutaneous tibial nerve stimulation (TTNS) on lower urinary tract symptoms (LUTS) and health-related quality of life in women undergoing pelvic floor muscle (PFM) training (PFMT) with multiple sclerosis (MS) and to compare the efficacy of these 2 approaches. DESIGN: Randomized controlled trial. METHODS: Thirty women with MS and LUTS were randomly allocated to 1 of 3 groups and received treatment for 12 weeks. Ten women in group 1 received PFMT with electromyographic (EMG) biofeedback and sham NMES. Ten women in group 2 underwent PFMT with EMG biofeedback and intravaginal NMES, and 10 subjects in group 3 received PFMT with EMG biofeedback and TTNS. Multiple assessments, performed before and after treatment, included a 24-hour pad test, 3-day bladder diary, assessment of PFM function (strength and muscle tone), urodynamic studies, and validated questionnaires including Overactive Bladder Questionnaire (OAB-V8), International Consultation on Incontinence Questionnaire-Short Form (ICIQ-SF), and Qualiveen instrument. RESULTS: All groups showed reductions in pad weight, frequency of urgency and urge urinary incontinence episodes, improvement in all domains of the PFM assessment, and lower scores on the OAB-V8 and ICIQ-SF questionnaires following treatment. Subjects in group 2 achieved significantly greater improvement in PFM tone, flexibility, ability to relax PFMs, and OAB-V8 scores when compared to subjects in groups 1 and 3. CONCLUSION: Results suggest that PFMT alone or in combination with intravaginal NMES or TTNS is effective in the treatment of LUTS in patients with MS. The combination of PFMT and NMES offers some advantage in the reduction of PFM tone and symptoms of overactive bladder.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».