Advances in basic science methodologies for clinical diagnosis in female stress urinary incontinence
Notice bibliographique
Résumé
We provide an overview of advanced imaging techniques currently being explored to gain greater understanding of the complexity of stress urinary incontinence (SUI) through better definition of structural anatomic data. Two methods of imaging and analysis are detailed for SUI with or without prolapse: 1) open magnetic resonance imaging (MRI) with or without the use of reference lines; and 2) 3D reconstruction of the pelvis using MRI. An additional innovative method of assessment includes the use of near infrared spectroscopy (NIRS), which uses non-invasive photonics in a vaginal speculum to objectively evaluate pelvic floor muscle (PFM) function as it relates to SUI pathology. Advantages and disadvantages of these techniques are described. The recent innovation of open-configuration magnetic resonance imaging (MRO) allows images to be captured in sitting and standing positions, which better simulates states that correlate with urinary leakage and can be further enhanced with 3D reconstruction. By detecting direct changes in oxygenated muscle tissue, the NIRS vaginal speculum is able to provide insight into how the oxidative capacity of the PFM influences SUI. The small number of units able to provide patient evaluation using these techniques and their cost and relative complexity are major considerations, but if such imaging can optimize diagnosis, treatment allocation, and selection for surgery enhanced imaging techniques may prove to be a worthwhile and cost-effective strategy for assessing and treating SUI.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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.
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 ».