Validation of a real‐time bladder sensation meter during oral hydration in healthy adults: Repeatability and effects of fill rate and ultrasound probe pressure
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: A non-invasive protocol was previously developed using three-dimensional ultrasound and a sensation meter to characterize real-time bladder sensation. This study the protocol by measuring the effects of fill rateand ultrasound probe pressure during oral hydration. METHODS: Healthy volunteers with no urinary symptoms (based on International Consultation on Incontinence Questionnaire on Overactive Bladder surveys) were recruited into an oral hydration study. Throughout two complete fill-void cycles, participants drank 2 L Gatorade G2 (The Gatorade Company, Inc., Chicago, Illinois) and used a touch-screen sensation meter to record real-time bladder sensation (0%-100%). The study was repeated three times, once per week (Visits A, B, and C). In Visits A and B, ultrasound was used to measure bladder volume every 5 minutes. Ultrasound was not used in Visit C except at 100% capacity. Volume data from Visit B were used to estimate volumes throughout the fills in Visit C. Sensation-capacity curves were generated for each fill for comparative analysis. RESULTS: Ten participants completed three visits (60 total fills). Increased fill rate led to decreased sensation throughout filling, andultrasound probe pressure led to increased sensation. Participants reported higher sensation at low volumes during Fill 1 of Visit A before training with the sensation meter. Sensation curves with intermittent ultrasound showed repeatability for Fill 2 in Visits A and B. Fill rate and ultrasound probe pressure affect real-time bladder sensation during oral hydration. CONCLUSIONS: This study demonstrated repeatability of real-time bladder sensation during a two-fill oral hydration protocol with ultrasound.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».