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Enregistrement W2320633398 · doi:10.1097/00152192-200411000-00008

Behavioral Therapies at the Primary Care Level

2004· review· en· W2320633398 sur OpenAlexaff
Jill Milne

Notice bibliographique

RevueJournal of Wound Ostomy and Continence Nursing · 2004
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePelvic floor disorders treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUrinary incontinencePelvic floorPelvic Floor MusclePsychological interventionPhysical therapyPrimary careRetrainingBehavioral therapyIntensive care medicineUrologyNursingSurgeryClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urinary incontinence, the complaint of any involuntary loss of urine, is a troubling symptom experienced by men and women of all ages. Options for treatment include a range of behavioral, pharmacologic, and surgical therapies. Behavioral therapies, such as dietary modification, pelvic floor muscle training, and bladder training, are noninvasive, with little risk of side effects, and experts agree they should represent the first line of treatment whenever possible. These therapies can be initiated and monitored at the primary care level, thereby enhancing the accessibility of care for those affected. The purpose of this article is to methodically review what is and is not known about behavioral therapies, with attention to research needs. Although there is clear evidence for pelvic floor muscle training in women with urinary incontinence and modest evidence in men for a short time after radical prostatectomy, less is known about bladder training, prompted voiding, habit retraining, and timed voiding. Additional research is required to enhance our understanding of the comparative efficacy of behavioral interventions in specific populations. This research must take an increasingly long-term focus, given the potentially chronic nature of urinary incontinence.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations19
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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