EXAMINING THE ROLE OF NON-SURGICAL THERAPY IN THE TREATMENT OF GERIATRIC INCONTINENCE
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective To examine the role of physical function impairments on the change in urinary incontinence symptoms after pelvic floor muscle training in older women. Methods This is a prospective cohort study of 70 community-dwelling women, older than 70 years, with at least moderate incontinence symptoms. A comprehensive assessment of pelvic floor and physical function was done at baseline. Individualized PFM training prescriptions with behavioral management strategies to reduce incontinence episodes were provided for 12 weeks. Baseline physical function was determined using the Short Physical Performance Battery (total score of ≤9/12 defined impairment). A 3-day bladder diary established daily incontinence episodes. The change in urinary incontinence episodes based on presence of physical function impairment was our primary outcome. Descriptive analyses compared important demographic and clinical characteristics. Longitudinal mixed model linear regression analyses were used to assess for change in incontinence and estimate of improvement based on the presence of physical function impairment adjusted for age, race, and BMI. Results Participants’ mean±SD age was 76.9±5.4 years and 15.7% were African American with no significant differences in age or race between groups. Women with physical function impairment had higher mean ± SD BMI (33.6±14.5 vs 27.4±5.8 kg/m 2 ; p=0.03) and significantly greater baseline incontinence episodes (4.5±2.9 vs. 2.7±2.1 episodes/day; p=0.005) than in women without functional impairment, respectively. After 6 weeks of pelvic floor exercises, women with physical functional impairment had a non-significant decrease in incontinence episodes/day compared to women with normal physical function (mean [95%CI], −1.2 [−2.0,−0.5] vs −0.4 [−1.1, 0.3], p=0.31). Women with physical function impairments also reported lower improvement in their incontinence symptoms compared to women without functional impairment (50.7±5.9% vs 64.2±5.9%, p=0.08). Conclusions Non-surgical therapy to include pelvic floor muscle training may not significantly decrease urinary incontinence symptoms to a degree that is satisfactory in women older than 70 years seeking treatment for urinary incontinence.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».