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Record W4394916800 · doi:10.1016/j.kine.2024.03.005

Rééducation périnéale en post-partum : les attentes des femmes et leurs orientations dans leur parcours de soin

2024· article· fr· W4394916800 on OpenAlexaff
Charline Brocard, Alexandre Kubicki, Kadija Perreault

Bibliographic record

VenueKinésithérapie la Revue · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationUniversité LavalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-Jean
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.328
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.105
GPT teacher head0.413
Teacher spread0.308 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
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