A theoretical model for brisk walking‐ and running‐induced lower urinary tract symptoms (BRUTS) and the development of the BRUTS‐questionnaire (BRUTS‐Q): A focus group and Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Existing questionnaires provide limited information on the nature, severity and context surrounding lower urinary tract symptoms (LUTS) experienced during running, jogging and brisk walking. The aims of this study were to develop a theoretical model of the experience of LUTS by females participating in gait-based exercise activities and to use this model to generate a questionnaire to evaluate the presence, symptoms and bother associated with LUTS experienced by females during gait-based activities. METHODS: A theoretical model was developed through a review of the literature and refined through a focus group consultation including pelvic health physiotherapists, females who experienced leakage during exercise and academic researchers who studied female LUTS. A draft questionnaire was developed using key constructs identified in the model by the focus group. A new expert panel was recruited, which included physiotherapists, women with self-reported gait-induced LUTS and urogynecologists. This panel followed a DELPHI process to evaluate the relevance and completeness of the constructs within the questionnaire. RESULTS: Two rounds of consultation were required to reach consensus on the completeness of included constructs as well as the inclusion and wording of questions. The resulting questionnaire contains questions related to five key constructs: physical activity characteristics, symptoms of urgency, urgency urinary incontinence, stress urinary incontinence experienced during exercise and management/mitigation strategies adopted by respondents. CONCLUSIONS: The content validity of the brisk walking- and running-induced lower urinary tracts symptoms questionnaire has been established. The next steps are to ensure that the questionnaire has adequate comprehensibility, followed by adequate measurement properties.
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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 | 0,001 |
| 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 ».