Rééducation périnéale en post-partum : les attentes des femmes et leurs orientations dans leur parcours de soin
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".