Knowledge, Attitudes, and Practice of Pelvic Floor Muscle Training in People With Spinal Cord Injury: A Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background There is emerging evidence that pelvic floor muscle training (PFMT) may be useful for treating some urogenital conditions in people with spinal cord injury (SCI). Future clinical investigations would benefit from understanding the extent to which people with SCI are aware of and practicing PFMT, and their attitude toward this therapy. Objective The goal of this study was to assess the knowledge, attitudes, and practices related to PFMT among people with SCI. Methods We distributed an internet survey internationallyviaSCI related organizations for 2 months. We used descriptive statistics to summarize each survey item, and Chi-square and Mann-Whitney U tests to explore the differences in results between sexes and level of motor-function. Results Complete data from 153 respondents were analyzed. Sixty-two percent of respondents were female and 71% reported having complete paralysis. More than half of respondents reported being aware of PFMT (63%); more females than males reported knowledge of PFMT (p= 0.010). Females (p= 0.052) and people with partial paralysis (p= 0.008) reported a stronger belief that they would benefit from PFMT. Few people with SCI had practiced PFMT (20%), and of those who practiced, most of them had SCI resulting in partial paralysis (p= 0.023). Conclusions While people with SCI may be aware of and have favorable attitudes toward PFMT, few had practiced PFMT and there were notable differences in attitudes toward PFMT depending on the sex and level of motor function of the respondents.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».