Recommendations for evaluation of neurogenic bladder and bowel dysfunction after spinal cord injury and/or disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To provide an overview of clinical assessments and diagnostic tools, self-report measures (SRMs) and data sets used in neurogenic bladder and bowel (NBB) dysfunction and recommendations for their use with persons with spinal cord injury /disease (SCI/D).Methods: Experts in SCI/D conducted literature reviews, compiled a list of NBB related assessments and measures, reviewed their psychometric properties, discussed their use in SCI/D and issued recommendations for the National Institutes of Health (NIH), National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS) Common Data Elements (CDEs) guidelines.Results: Clinical assessments included 15 objective tests and diagnostic tools for neurogenic bladder and 12 for neurogenic bowel. Following a two-phase evaluation, eight SRMs were selected for final review with the Qualiveen and Short-Form (SF) Qualiveen and the Neurogenic Bowel Dysfunction Score (NBDS) being recommended as supplemental, highly-recommended due to their strong psychometrics and extensive use in SCI/D. Two datasets and other SRM measures were recommended as supplemental.Conclusion: There is no one single measure that can be used to assess NBB dysfunction across all clinical research studies. Clinical and diagnostic tools are here recommended based on specific medical needs of the person with SCI/D. Following the CDE for SCI studies guidelines, we recommend both the SF-Qualiveen for bladder and the NBDS for bowel as relatively short measures with strong psychometrics. Other measures are also recommended. A combination of assessment tools (objective and subjective) to be used jointly across the spectrum of care seems critical to best capture changes related to NBB and develop better treatments.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle