Pain Characteristics, Fear-avoidance Variables, and Pelvic Floor Function as Predictors of Treatment Response to Physical Therapy in Women With Provoked Vestibulodynia
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim was to investigate whether pretreatment pain characteristics, psychological variables, and pelvic floor muscle (PFM) function predict the response to physical therapy (PT) in women with provoked vestibulodynia (PVD). MATERIALS AND METHODS: One hundred-five women diagnosed with PVD underwent 10 weekly sessions of individual PT comprising education, PFM exercises with biofeedback, manual therapy, and dilators. Treatment outcomes were evaluated at pretreatment, post-treatment, and 6-month follow-up and included pain intensity (numerical rating scale 0 to 10) and sexual function (Female Sexual Function Scale). Multilevel analyses were used to examine the potential predictors of response over time including pain characteristics (PVD subtype, pain duration), psychological variables (fear of pain, pain catastrophizing), and PFM function assessed with a dynamometric speculum (tone, flexibility, and strength). RESULTS: PVD subtype and PFM tone were significant predictors of greater treatment response for pain intensity reduction. Secondary PVD (ie, pain developed after a period of pain-free intercourse) and lower PFM tone at baseline were both associated with greater reduction in pain intensity after PT and at follow-up. Among the psychological variables, fear of pain was the only significant predictor of better treatment response when assessed through improvement in sexual function, where higher fear of pain at baseline was associated with greater improvement after PT. DISCUSSION: This study identified PVD secondary subtype, lower PFM tone, and higher fear of pain as significant predictors of better treatment response to PT in women with PVD.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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