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Enregistrement W2625190228 · doi:10.5489/cuaj.4584

The management of mixed urinary incontinence in women

2017· review· en· W2625190228 sur OpenAlexaffvenue
Blayne Welk, Richard Baverstock

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePelvic floor disorders treatments
Établissements canadiensUniversity of CalgaryWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUrinary incontinenceStress incontinenceUrinary LeakageGynecologyPelvic Floor MusclePopulationPhysical therapyUrologyObstetrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mixed urinary incontinence is a common diagnosis among women with urinary leakage and is often present in women who are unable to characterize their incontinence. Research and optimized clinical treatment of these patients is limited by the challenges in objectively defining and stratifying this population. The evaluation of these patients should follow the same general principles as any assessment of any women with incontinence; however, it is essential to define whether urge or stress incontinence is the predominant symptom. Urodynamics (UDS) may be helpful in this regard and may help predict surgical outcomes. Behavioural therapy, weight loss, and pelvic floor muscle therapy are usually appropriate initial management strategies. In postmenopausal women, vaginal estrogen can be considered, and in women with equal parts stress and urge incontinence or urge-predominant mixed incontinence, a trial of anticholinergics or beta-3 agonists is appropriate. In women with stress-predominant or equal parts stress and urge incontinence, stress incontinence surgery can be considered, with the caveat that outcomes are generally worse among women with more severe levels of urgency, success rates may not be as durable, and a significant proportion of women may need additional medical therapy.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations29
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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