Multiple sclerosis and lower urinary tract symptoms: A survey of prevalence, characteristic and urological evaluations
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Most multiple sclerosis patients have urological complications such as lower urinary tract symptoms. This study was conducted to evaluate the prevalence of these symptoms and whether they result in a urological evaluation. Methods: A cross-sectional study of 517 multiple sclerosis patients at Tehran’s referral multiple sclerosis center and neurology clinics between 2018 and 2022 was performed. Data were collected through interviews after patients completed informed consent forms. Urological examinations, including urine analysis and ultrasonography, were evaluated as final assessments. The data were analyzed using descriptive and inferential statistical tests in Statistical Package for Social Science. Results: Among all participants, the prevalence of lower urinary tract symptoms was 73% ( n = 384), with urgency (44.8% n = 232) being the most common symptom. The prevalence of intermittency was significantly higher among women ( p = 0.004). There was no gender-significant difference in terms of the prevalence of other symptoms ( p > 0.050). Lower urinary tract symptoms were significantly correlated with age, clinical course, disease duration, and disability ( p < 0.001). Additionally, 37.3% and 18.7% of patients with lower urinary tract symptoms, as well as 17.9% and 37.5% of patients with multiple sclerosis attacks, respectively, had undergone urine analysis and ultrasonography. Conclusion: Multiple sclerosis patients rarely undergo urological evaluations during the course of their disease. Proper assessment is essential as these symptoms are among the most detrimental manifestations of this disease.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».