Quantification of pelvic floor muscle strength in female urinary incontinence: A systematic review and comparison of contemporary methodologies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: There remains no gold standard for quantification of voluntary pelvic floor muscle (PFM) strength, despite international guidelines that recommend PFM assessment in females with urinary incontinence (UI). Methods currently reported for quantification of skeletal muscle strength across disciplines are systematically reviewed and their relevance for clinical and academic use related to the pelvic floor are described. METHODS: A systematic review via Medline, PubMed, CINHAL, and the Cochrane database using key terms for pelvic floor anatomy and function were cross referenced with skeletal muscle strength quantification from 1946 to 2016. Full text peer-reviewed articles in English having female subjects with incontinence were identified. Each study was analyzed for use of controls, type of methodology as direct or indirect measures, benefits, and limitations of the technique. RESULTS: A total of 1586 articles were identified of which 50 met the inclusion criteria. Nine methodologies of determining PFM strength were described including: digital palpation, perineometer, dynamometry, EMG, vaginal cones, ultrasonography, magnetic resonance imaging, urine stream interruption test, and the Colpexin pull test. Thirty-two percent lacked a control group. CONCLUSION: Technical refinements in both direct and indirect instrumentation for PFM strength measurement are allowing for sensitivity. However, the most common methods of quantification remain digital palpation and perineometry; techniques that pose limitations and yield subjective or indirect measures of muscular strength. Dynamometry has potential as an accurate and sensitive tool, but is limited by inability to assess PFM strength during dynamic movements.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 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 découle