Predictors of Pelvic Floor Muscle Dysfunction Among Women With Lumbopelvic Pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is evidence to suggest that a large proportion of individuals seeking care for lumbopelvic pain also have pelvic floor muscle dysfunction (PFMD). Because the majority of physical therapists do not have the requisite training to adequately assess pelvic floor musculature, determining predictors of PFMD could be clinically useful. OBJECTIVE: The objective was to establish a combination of factors (self-report and physical) predictive of PFMD in women with lumbopelvic pain. DESIGN: This was a cross-sectional study. METHODS: Participants completed a battery of self-report and physical assessments (masked assessors). Three clinical findings characterized PFMD: weakness of the pelvic floor, lack of coordination of the pelvic floor, and pelvic floor muscle tenderness on palpation (bilateral obturator internus). Univariate and multivariate logistic regression analyses were used to determine the extent to which different predictors were associated with PFMD. RESULTS: One hundred eight women with self-reported lumbopelvic pain (within the past week) were included in the study (mean age = 40.4 years; SD = 12.6 years). None of the examined factors predicted pelvic floor muscle weakness. Two factors independently predicted pelvic floor muscle tenderness on palpation: very strong and/or uncontrollable urinary urges (odds ratio [OR] = 2.93; 95% confidence interval [CI] = 1.13-7.59) and Central Sensitization Inventory scores of 40 or greater (OR = 3.13; 95% CI = 1.08-9.10). LIMITATIONS: The sample consisted of young women, some of whom were not actively seeking care. Additionally, the technique for assessing pelvic floor muscle tenderness on palpation requires further validation. CONCLUSIONS: Women who have lumbopelvic pain, uncontrollable urinary urgency, and central sensitization were, on average, 2 times more likely to test positive for pelvic floor muscle tenderness on palpation. Further studies are needed to validate and extend these findings.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».