How well do published randomized controlled trials on pelvic floor muscle training interventions for urinary incontinence describe the details of the intervention? A review
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Pelvic floor muscle training (PFMT) is strongly recommended for the management of mild to moderate urinary incontinence (UI) in women, yet the specific elements of PFMT that lead to improvement have not been identified. This gap in knowledge may be related, at least in part, to the lack of detail provided on intervention parameters reported in randomized controlled trials (RCTs) OBJECTIVE: Using three different instruments: the Consensus on Exercise Reporting Template (CERT), the template for intervention description and replication (TIDieR) checklist, and the Consensus on Therapeutic Exercise Training (CONTENT) scale, the purpose of this study was to assess the completeness of exercise reporting among moderate to high quality RCTs on PFMT for women with UI. METHODS: Two raters independently scored all 65 RCTs (n = 65) retrieved by the most up-to-date Cochrane Systematic Review on PFMT for women with UI, and only those of moderate to high quality (>6 on the PEDro scale) were retained. Eighteen articles met the inclusion criteria and were scored by two independent reviewers using the CERT, TIDieR, and CONTENT instruments. The completeness of intervention reporting was evaluated using descriptive statistics. RESULTS: Over half of the items on each instrument were reported less than 50% of the time. Overall, completeness of exercise reporting was 31% (5.8/16 ± 2.4) on CERT, 47% (5.6/12 ± 1.5) on TIDieR, and 46% (4.1/9 ± 1) on CONTENT. The least frequently reported items were the provider of the intervention, the equipment used, the tailoring of exercises, the rationale behind the intervention, and adherence to the intervention. CONCLUSION: PFMT parameters are not adequately reported in the primary RCTs that currently guide clinical practice.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».