An automated intravaginal dynamometer: Reliability metrics and the impact of testing protocol on active and passive forces measured from the pelvic floor muscles
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: (1) To determine the reliability of an automated dynamometer designed to assess pelvic floor muscle (PFM) strength and resistance to passive elongation. (2) To evaluate the impact of PFM length and rate of tissue elongation on dynamometric outcomes. METHODS: At each of two sessions, twenty nulliparous women performed three maximum voluntary contractions (MVC) of their PFMs with the dynamometer set to two different anteroposterior (AP) diameters (25 mm, 35 mm). Next, with PFMs relaxed, the arms of the dynamometer opened three times to 40 mm at two speeds (25 mm/s, 50 mm/s). Outcomes included baseline force, peak force, relative peak force, rate of force development (RFD), stiffness and stress relaxation. Repeated-measures ANOVAs were used to test trial, day, and task effects (α = 0.05), and intra-class correlation coefficients (ICCs) were computed. RESULTS: Forces measured on MVC were higher with the larger AP diameter, and passive resistance was higher for the faster rate of tissue elongation. The between-trial reliability of all outcomes was excellent (0.82 < ICC < 0.98) for all measures except for peak force during the passive elongation task (0.56 < ICC < 0.93). Between-day reliability was good to excellent for active and passive RFD (0.75 < ICC < 0.93), stiffness (ICC = 0.77) and relative peak force (0.71 < ICC < 0.87); absolute force (0.11 < ICC < 0.85) and stress relaxation responses (0.19 < ICC < 0.98) tended to be less reliable. CONCLUSIONS: The reliability of the dynamometer is adequate for both clinical and research applications. Relative forces were more reliable than absolute forces. Dimensions and rate of tissue elongation should be controlled and reported with all pelvic floor muscle assessments as these parameters impact outcomes.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».