The state of pelvic floor muscle dynamometry: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To discuss the advantages and limitation of the different pelvic floor muscle (PFM) dynamometers available, both in research and industry, and to present the extent of variation between them in terms of structure, functioning, psychometric properties, and assessment procedures. METHODS: We identified relevant studies from four databases (MEDLINE, Compendex, Web of Science, and Derwent Innovations Index) up to December 2020 using terms related to dynamometry and PFM. In addition, we conducted a hand search of the bibliographies of all relevant reports. Peer-reviewed papers, conference proceedings, patents and user's manuals for commercial dynamometers were included and assessed by two independent reviewers. RESULTS: One hundred and one records were included and 23 PFM dynamometers from 15 research groups were identified. From these, 20 were considered as clinical dynamometers (meant for research settings) and three as personal dynamometers (developed by the industry). Overall, significant heterogeneity was found in their structure and functioning, which limits development of normative data for PFM force in women. Further research is needed to assess the psychometric properties of PFM dynamometers and to standardize assessment procedures. CONCLUSION: This review points up to the heterogeneity of existing dynamometers and methods of assessing PFM function. It highlights the need to better document their design and assessment protocol methods. Additionally, this review recommends standards for new dynamometers to allow the establishment of normalized data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».