Biofeedback as single first-line treatment for non-neuropathic dysfunctional voiding in children with diurnal enuresis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Non-neurogenic dysfunctional voiding (NDV) accounts for a significant portion of pediatric urology outpatient clinic visits. Biofeedback (BF) is a promising, non-invasive modality for treating children with DV and daytime wetting. Our objective was to investigate BF's efficacy as a single first-line treatment for children with NDV and diurnal enuresis. METHODS: A retrospective cohort study was conducted with a total of 61 consecutive patient records from January 2009 to March 2016. All children with NDV who had BF as first-line treatment were included. Full urological histories, physical examinations, dysfunctional voiding symptom score (DVSS), urine analysis, ultrasound (US), and uroflowmetry (UFM), and electromyogram (EMG) were performed and recorded for all patients before and after finishing the last BF cycle. The patient's satisfaction scale was also obtained. RESULTS: The mean age was 10±2.6 years. Most patients (80.3%) were females. The presenting symptoms were diurnal enuresis, urinary tract infections, and voiding discomfort in 52 (85.2%), 16 (26.2%), and 38 (62.3%) patients, respectively. Six months after the last BF cycle, there was a statistically significant objective improvement in US and UFM+EMG findings with the disappearance of EMG signals in 40 of 61 (65.5%) patients. There was also a significant subjective symptomatic improvement, as the mean DVSS had decreased from 14 to 7.9 (p=0.003). Forty-seven patients (77%) were satisfied, while only eight (13.1%) were not. CONCLUSIONS: BF is considered a potentially effective, single first-line treatment modality for children with DV and diurnal enuresis. Long-term outcome assessments are needed to assess the children's compliance and symptom recurrence.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».