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Enregistrement W3040508017 · doi:10.1016/j.jsxm.2020.04.282

046 Feasibility, Acceptability and Effects of Physical Therapy Treatment for Gynecological Cancer Survivors with Dyspareunia

2020· article· en· W3040508017 sur OpenAlexaff
Marie‐Pierre Cyr, Chantale Dumoulin, Paul Bessette, Annick Pina, Walter H. Gotlieb, Korine Lapointe-Milot, Marie‐Hélène Mayrand, Mélanie Morin

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sexual Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensJewish General HospitalMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological therapyQuality of life (healthcare)DistressGynecologyCancerCancer survivorPhysical therapyClinical psychologyInternal medicineAnxietyPsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dyspareunia affects more than half of gynecological cancer survivors. These women are confronted with this serious health issue as well as relationship difficulties and psychological distress. Despite the impact on their quality of life, the available treatments remain limited and poorly studied. Physical therapy (PT) has been shown to be highly effective to treat dyspareunia in younger populations with no history of cancer. However, no study has investigated PT in gynecological cancer survivors with dyspareunia. The main goal of this single-arm pilot study was to evaluate the feasibility and acceptability of a 12-week PT treatment in gynecological cancer survivors with dyspareunia. Secondary goals included examining the effects of PT in terms of frequency of sexual activities, pain quality and intensity, sexual function, sexual distress as well as patient’s satisfaction and global impression of change. Women who had completed treatment for a gynecological malignancy for at least 3 months, and were considered cured, were eligible to participate if they reported vulvovaginal pain at an intensity of ≥5 on a numerical rating scale (NRS: 0-10), for at least 80% of sexual intercourse attempts, for more than 3 months. The treating gynecologic oncologist performed a standardized pelvic and rectal examination to confirm eligibility. PT treatment consisted of 12 weekly 60-minute individual sessions including education, pelvic floor muscle exercises with biofeedback, manual therapy and home exercises. Attendance rate (proportion of sessions attended) and adherence rate (proportion of completed home exercises according to a diary) were calculated to describe feasibility and acceptability, as primary outcomes. Secondary outcomes concerning treatment effects were collected at baseline and post-treatment by a physical therapist not involved in patient’s care. They included frequency of sexual activities with vaginal penetration (number per month), pain quality (McGill Pain Questionnaire; minimal clinically important difference (MCID) -30%) and intensity (NRS; MCID -2), sexual function (Female Sexual Function Index; MCID +2.1) and sexual distress (Female Sexual Distress Scale-Revised; MCID -7). Level of satisfaction with treatment (NRS: 0-10) and Patient Global Impression of Change (PGIC 7-point scale: very much improved to very much worse) were also used. Paired t-tests or Wilcoxon signed-rank tests were conducted in conformity to data distribution to investigate the changes from baseline to post-treatment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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