Impact of Bladder Management Strategies on Autonomic Dysreflexia Severity in People With Spinal Cord Injuries
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We investigated whether severity of autonomic dysreflexia (AD) was associated with more patient-reported bladder and bowel symptoms and compared AD severity by bladder management strategy in people with spinal cord injury (SCI). METHODS: The Neurogenic Bladder Research Group SCI Registry is a prospective study which evaluated quality of life after SCI. Bladder and bowel symptoms were assessed through Neurogenic Bladder Symptom Score and Neurogenic Bowel Dysfunction score, respectively. AD severity was assessed with the Autonomic Dysreflexia Following Spinal Cord Injury (ADFSCI) instrument. Bladder management was classified as volitional voiding, clean intermittent catheterization (CIC), indwelling catheter (IDC), and surgery (augmentation and diversion). RESULTS: AD scores were identified for 1473 people. The mean age was 45. Bladder management was CIC in 754 (51%), IDC in 271 (18%), surgery in 195 (13%) and voiding in 259 (18%). On univariate analysis, higher ADFSCI scores occurred with complete injuries (3.1 vs 3.4, p = 0.03), cervical/thoracic injuries (3.8 vs 1.5, p < 0.0001), and chronic pain (3.9 vs 2.9, p = 0.0004). IDC (5.2) and surgery (4.5) had higher ADFSCI scores than CIC (3.0) and volitional voiding (2.8) (p < 0.0001). Sub-analysis showed bladder augmentation had significantly higher ADSCI scores than diversion (4.7 vs 3.7, p = 0.03). On multivariate analysis, level of injury, bladder management, and bowel and bladder symptoms remained associated with worse AD. CONCLUSION: Level of injury, age, worse bowel and bladder symptoms and bladder management type were associated with higher AD scores. Bladder management with surgery, particularly bladder augment, and IDC had associated greater AD symptoms compared to CIC or voiding. TRIAL REGISTRATION: clinicaltrials.gov NTC06216081 and HSRP20153564, U.S. National Library of Medicine, wwwcf.nlm.nih.gov.
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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 ».