Group-Based Pelvic Floor Telerehabilitation to Treat Urinary Incontinence in Older Women: A Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
Less than half of women with urinary incontinence (UI) receive treatment, despite the high prevalence and negative impact of UI and the evidence supporting the efficacy of pelvic floor muscle training (PFMT). A non-inferiority randomized controlled trial aiming to support healthcare systems in delivering continence care showed that group-based PFMT was non-inferior and more cost-effective than individual PFMT to treat UI in older women. Recently, the COVID-19 pandemic highlighted the importance of providing online treatment options. Therefore, this pilot study aimed to assess the feasibility of an online group-based PFMT program for UI in older women. Thirty-four older women took part in the program. Feasibility was assessed from both participant and clinician perspectives. One woman dropped out. Participants attended 95.2% of all scheduled sessions, and the majority (32/33, 97.0%) completed their home exercises 4 to 5 times per week. Most women (71.9%) were completely satisfied with the program's effects on their UI symptoms after completion. Only 3 women (9.1%) reported that they would like to receive additional treatment. Physiotherapists reported high acceptability. The fidelity to the original program guidelines was also good. An online group-based PFMT program appears feasible for the treatment of UI in older women, from both participant and clinician perspectives.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».