Patients with Sacral Neuromodulation: What Are the Factors Affecting Their Therapy Satisfaction?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND OBJECTIVES: Technology has brought about changes to the sacral neuromodulation (SNM) therapy and has rendered it as a minimally invasive procedure. The presence of tined lead, smaller implantable pulse generator, and the different available patient programmers are the factors new modifications this procedure; however, no enough data are available about patient satisfaction comparing these different parameters. We therefore conducted our study among SNM-implanted patients, assessing factors affecting long-term satisfaction. PATIENTS AND METHODS: We conducted a cross-sectional study with a survey questionnaire for all SNM-implanted patients from December 2011 to May 2012. The survey questionnaire included information on patient demographics, level of satisfaction, and the need for combined medical therapy for symptom control, type of programmer used by patient, and their ability to use it efficiently. RESULTS: A total of 117 patients visited the clinic in that duration, and 71 patients filled up the survey questionnaire, with a response rate of 60.7%, diagnosis OAB 41 (57.7%), chronic non-obstructive retention 15 (21.1%) and frequency-urgency syndrome 15 (21.1%). Forty-nine (69%) of patients were on SNM therapy alone, while 31% patients needed other forms of therapy for symptoms control. The types of patient programmers used were old programmers in 10 (14.1%), new programmers in 44 (62%), and twin programmers in 4 patients. Patient SNM therapy satisfaction level was 95.8%, while 3 patients (4.2%) were not satisfied. SNM therapy satisfaction showed that it was correlated with the need for combined therapy for symptoms control (correlation coefficient 0.341, p value = 0.004), but there was no correlation with age, duration of therapy, complication, or programmer type. CONCLUSION: SNM satisfaction in patients is mainly correlated with the need for additional medications for symptom control.
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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 ».