Single Session Pre-Operative Pelvic Floor Muscle Training with Biofeedback on Urinary Incontinence and Quality of Life after Radical Prostatectomy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Urinary incontinence (UI) is a common complication of radical prostatectomy (RP) affecting patient's quality of life (QoL). In the present study, we aimed to investigate the effects of single-session preoperative pelvic floor muscle training (PFMT) with biofeedback (BFB) on short- and mid-term postoperative UI and QoL. Materials and Methods: This study was performed between 2018 and 2020. The patients were randomized into two groups: the case group received a training session with BFB, supervised oral and written instructions on pelvic floor muscle exercises in a 1-h-long training session 1 month before the surgery. Patients were asked to regularly perform exercises immediately after the session until surgery. The controls received no instructions. We used the International Consultation on Incontinence Questionnaire-UI (ICIQ-UI) short-form and ICIQ-Lower Urinary Tract Symptoms QoL Module (ICIQ-LUTSqol) at 1, 3, and 6 months after removing the urinary catheter. Results: A total of 80 patients with a mean age of 63.83 ± 3.61 years were analyzed. Patient characteristics were similar between the groups. The mean ICIQ-UI score was significantly lower in the intervention group at 1 and 3 months after catheter removal ( P = 0.01 and P = 0.029, respectively) but similar at 6 months ( P = 0.058). The mean ICIQ-LUTSqol score was significantly lower in the intervention group at 1, 3, and 6 months after catheter removal ( P < 0.001, P = 0.005, and P = 0.011, respectively). Conclusion: A single session of preoperative PFMT with BFB has significant short-term effects on UI after RP but not at 6 months. However, this intervention can improve LUTS-related QoL even at 6 months after catheter removal.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».