Exploring Adherence to Pelvic Floor Muscle Training in Women Using Mobile Apps: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pelvic floor dysfunction is a public health issue, with 1 in 3 women experiencing symptoms at some point in their lifetime. The gold standard of treatment for pelvic floor dysfunction is supervised pelvic floor muscle training (PFMT); however, adherence to PFMT in women is poor. Mobile apps are increasingly being used in the National Health Service to enable equity in the distribution of health care and increase accessibility to services. However, it is unclear how PFMT mobile apps influence PFMT adherence in women. OBJECTIVE: We aimed to identify which behavior change techniques (BCTs) have been used in PFMT mobile apps, to distinguish the core "capability, opportunity, and motivation" (COM) behaviors targeted by the BCTs used in PFMT mobile apps, and to compare the levels of PFMT adherence in women between those using PFMT mobile apps and those receiving usual care. METHODS: We conducted a scoping review of the literature. Published quantitative literature that compared the use of a PFMT mobile app to a control group was included to address the objectives of the study. The electronic bibliographic databases searched included MEDLINE, CINAHL, Scopus, Web of Science, and PEDro, along with CENTRAL. Studies were also identified from reference searching of systematic reviews. Original articles written in English from 2006 onward were included. Nonexperimental quantitative studies, qualitative studies, studies that use male participants, case studies, web-based interventions, and interventions that use vaginal probes were excluded. Narrative synthesis was conducted on eligible articles based on the aims of the study. RESULTS: Of the 114 records retrieved from the search, a total of 6 articles met the eligibility and inclusion criteria. The total number of participants in the studies was 471. All PFMT mobile apps used the BCT "prompts and cues." Opportunity was the core COM behavior targeted by the PFMT mobile apps. Higher levels of adherence to PFMT were observed among women using PFMT mobile apps. CONCLUSIONS: Digital "prompts and cues" are a BCT commonly used in PFMT mobile apps, and further research is required to practically assess whether a future randomized controlled trial that investigates the effectiveness of digital "prompts and cues" on PFMT adherence in women can be conducted.
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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 | 0,015 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».