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Enregistrement W4394916800 · doi:10.1016/j.kine.2024.03.005

Rééducation périnéale en post-partum : les attentes des femmes et leurs orientations dans leur parcours de soin

2024· article· fr· W4394916800 sur OpenAlexaff
Charline Brocard, Alexandre Kubicki, Kadija Perreault

Notice bibliographique

RevueKinésithérapie la Revue · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationUniversité LavalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-Jean
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé Introduction L’efficacité de la rééducation périnéale en post-partum a été démontrée pour traiter les problèmes d’incontinences ou les dyspareunies. En France, elle est réalisée par des masseurs-kinésithérapeutes ou des sage-femmes, mais il n’existe que très peu d’études décrivant le choix des femmes concernant cette rééducation. Ce projet visait à comprendre les attentes de ces femmes, et ce qui détermine leur choix dans la réalisation ou non de la rééducation ainsi que pour l’un ou l’autre des professionnels de santé. Méthode L’étude a combiné la diffusion d’un questionnaire à destination de primipares et multipares françaises, suivie d’entretiens semi-directifs auprès de femmes qui avaient réalisé une rééducation périnéale en post-partum dans les deux ans précédents. Résultats Parmi les 416 femmes qui ont répondu au questionnaire, 80 % des participantes qui ont réalisé de la rééducation périnéale se sont tournées vers une sage-femme. Les sept femmes qui ont pris part à un entretien ont exprimé l’importance d’une prise en charge globale. Discussion Ces résultats sont discutés au regard de la littérature et ouvrent des perspectives d’amélioration de la prise en charge des femmes dans le système de santé. Niveau de preuve NA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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