Differences in pelvic floor muscle morphology and function between female runners with and without running‐induced stress urinary incontinence
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the differences in pelvic floor muscle (PFM) morphology and function between female runners with and without running-induced stress urinary incontinence (RI-SUI). DESIGN: This was a cross-sectional, observational study. METHODS: Experienced female runners were recruited into two groups: runners who regularly experience RI-SUI (n = 19) and runners who do not (n = 20). Active and passive pelvic floor muscle (PFM) properties were assessed using intravaginal dynamometry during maximal voluntary contractions (MVC) and during passive tissue elongation. The morphology of the urethra and PFMs was assessed using 2D and 3D transperineal ultrasound imaging. Independent t tests or Mann-Whitney U were used as appropriate to test group differences on all study outcomes, and Cohen's d effect sizes were calculated. RESULTS: The rate of force development during the MVC was significantly higher in participants reporting RI-SUI (p ≤ 0.05) and conversely, significantly lower during passive elongation of the PFMs (p ≤ 0.05) compared to runners with no history of leakage. Concurrently, the extent of bladder neck elevation between rest and maximum voluntary activation was significantly higher among those with RI-SUI compared to those without. Although not significant, small to moderate effect sizes were observed for other outcomes-active force outcomes measured during MVC tended to be higher in runners with RI-SUI, while passive force outcomes measured during passive tissue elongation tended to be lower. The cross-sectional area of the urethral wall and the area of the levator hiatus tended to be larger in runners with RI-SUI compared to those without. CONCLUSION: Runners who experience RI-SUI demonstrate better PFM contractile function but lower passive support when compared to their continent counterparts.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».