The status of pelvic floor muscle training for women
Notice bibliographique
Résumé
There is no consensus on the amount of exercise necessary toimprove pelvic floor muscle (PFM) function. We reviewed thepathophysiology of PFM dysfunction and the evolution of PFMtraining regimens since Kegel introduced the concept of pelvic floorawareness and the benefits of strength. This paper also describesthe similarities and differences between PFM and other musculargroups, reviews the physiology of muscle contraction and principlesof muscle fitness and exercise benefits and presents the rangeof protocols designed to strengthen the PFM and improve function.We also discuss the potential application of new technologyand methodologies. The design of PFM training logically requiresmultiple factors to be considered in each patient. Research thatdefines measures to objectively quantify the degree of dysfunctionand the efficacy of training would be beneficial. The applicationof new technologies may help this process.Il n’existe aucun consensus concernant la quantité d’exercicerequis pour améliorer la fonction du muscle du plancher pelvien(MPP). Nous avons examiné la physiopathologie d’un mauvaisfonctionnement du MPP et l’évolution des plans d’entraînement dece muscle depuis que Kegel a introduit le concept de la prise deconscience du MPP et les avantages de son renforcement. L’articledécrit également les similitudes et les différences entre le MPP etd’autres groupes musculaires, passe en revue la physiologie descontractions musculaires et les principes de bon fonctionnementmusculaire et les avantages liés à l’exercice. Nous présentons aussidivers protocoles visant à renforcer le MPP et à en améliorer lefonctionnement, ainsi que l’application potentielle de nouvellestechnologies et méthodologies. Le plan d’entraînement du MPPnécessite en toute logique la prise en compte de multiples facteursselon les patients. Des études cherchant à définir les mesures àutiliser pour quantifier de manière objective le niveau de dysfonctionet l’efficacité de l’entraînement seraient utiles. L’application denouvelles technologies pourrait contribuer à cet objectif.
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 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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».