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Enregistrement W7077526398 · doi:10.5281/zenodo.16937173

Effectiveness of Pilates and Paula Method for Stress Urinary Incontinence Among Obese Postmenopausal Women-An Experimental Study

2025· article· en· W7077526398 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensCanadian Physiotherapy Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPostmenopausal womenUrinary incontinencePelvic Floor MusclePelvic floorAnthropometryWeight lossMuscle strengthUrinary Leakage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background of the Study: Stress Urinary incontinence is an involuntary urinary leakage on effort, exertion, sneezing or coughing due to failure of sphincter .UI is an important social problem that affects more than 50% of postmenopausal women. Objective of the Study: To determine the effectiveness of Paula method on Pelvic floor muscle strength among Obese postmenopausal women with SUI and to evaluate the effectiveness of Pilates on weight reduction among Obese postmenopausal women with SUI. Methodology: This experimental study consists of 30 obese women (40-65 years) diagnosed with SUI. They were randomly allocated into two groups. Group 1 (experimental group) 15 was given Paula method of exercises along with Pilates and Group 2(control group) 15 was given Paula method of exercises alone for 3 sessions per week for total duration of 6 weeks. Both the groups were measured with Anthropometric measurements and M-ISIQ before and after the study. Results: The subjects who were supervised to attend all sessions were shown a difference in their BMI of average of 2.412 kgm-2 and reduction in their body fat% of average 2.672 % & M-ISIQ of average of 4.0666. Conclusion: From this study it was concluded that Pilates and Paula method are effective in weight reduction and reduced the symptoms of SUI. Keywords Obesity-Pilates-Paula method-post maturity-fat mas

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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
Publié2025
Routes d'admission1
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