The prevalence of urinary incontinence in female CrossFit practitioners: A systematic review and meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: CrossFit is a popular sportamong women. It has numerous benefits, but it is unclearwhat effects it has on the pelvic floor, since physicalexercise may be a risk factor for urinary incontinence.The aim of this study was to determine theoverall prevalence of urinary incontinence in femaleCrossFit practitioners. METHODS: A systematic review and meta-analysiswere conducted (PROSPERO, 2020: CRD42020199479).We searched cross-sectional studies in databases (Pub-Med, CINAHL, WOS, Scopus, ProQuest) and search engines,from inception to 17 June, 2020. The AdaptedNewcastle-Ottawa Scale for Cross-Sectional Studies wasused to assess the risk of bias. Pooled prevalence wascalculated using random-effects models. Heterogeneitywas investigated by meta-regression and subgroupanalysis. RESULTS: A total of 282 records were identified, ofwhich 13 were included in the qualitative and quantitativesynthesises. The prevalence of urinary incontinenceamong female CrossFit practitioners was 32.1%(95% CI = 22.2-43.8%, n = 2187) and of stress urinaryincontinence was 35.8% (95% CI = 19.4-56.4%, n =1323). The prevalence of urinary incontinence was higher among women over 35 years old, with previouspregnancies and vaginal deliveries (P = 0.004). TheCrossFit exercises associated with higher stress urinaryincontinence were rope jumping, double under,weightlifting, and box jumps. Some preventive strategieswere pelvic floor training, using pads, emptyingthe bladder before workouts, and wearing dark pants. CONCLUSIONS: These results show that the prevalenceof urinary incontinence in female CrossFit practitionerswas similar to that found among women whopractice sport.
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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 | 0,013 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».