Effectiveness of pessary and pelvic floor physiotherapy alone and in combination for management of stress and mixed urinary incontinence: a literature review
Notice bibliographique
Résumé
Stress urinary incontinence (SUI) affects 29–75% of women and can have a significant impact on quality of life. Pessaries are low-cost interventions that have been used since the 5 th century BC. Pessaries can be used to conservatively manage SUI alone or in combination with other evidence-based conservative treatments, such as pelvic floor physiotherapy. Unfortunately, pessaries have been underutilized and the value of pessaries in the treatment of SUI remains uncertain. Pessary is an effective short-term management option for SUI. Improvement in SUI was noted in 36–66% of patients. Combination of pessary and behavioural therapy is more effective than pessary alone. Behavioural therapy includes pelvic floor physiotherapy and instructions for use of pelvic floor muscles to prevent SUI. For long-term pessary use, results are conflicting. The current evidence is limited by considerable discontinuation and dropout rates. There is a gap in knowledge regarding the effects of long-term pessary and pelvic floor physiotherapy use alone and in combination for treatment of SUI with more frequent clinician contact. Future research would guide clinicians in the value of pessary use and assist in managing patient expectations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».