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World File Search System尿失禁
尿失禁的预后因素 -
与成人相比，由于皮肤结构和生理差异，将10岁以下的年龄排除在外。20,21个合格的研究设计包括随机对照试验（RCT），对照临床试验（CCT）以及前瞻性和回顾性队列研究。不包括评论，社论，评论，方法论文章，致编辑的信，横断面研究，案例 - 对照研究和病例报告。关于设置，时间，语言，参与者特征或地理区域没有限制。排除了IAD发作之前是否存在预测因子的研究。为了说明与尿失禁相关的皮肤问题的多样化术语，考虑了由于反复暴露于尿液和/或粪便而导致皮肤炎症的所有术语的所有变化。10,24,25
HIFEM 技术——尿失禁的非侵入性治疗
研究设计/材料和方法：这是一项回顾性两点研究，使用量化数据调查治疗的有效性，以及使用高强度聚焦电磁技术 (HIFEM) 设备对失禁女性生活质量的影响。这项初步研究纳入了 20 名年龄在 45 至 77 岁 (58.63±SD=9.86) 之间的女性，她们出现尿失禁，包括压力性、急迫性和混合性尿失禁。所有患者连续 3 周每周完成两次共 6 次治疗。20 名患者在治疗前后完成了国王健康问卷 (KHQ)。在 3 个月和 6 个月的随访期间也收集了相同的数据。此外，患者报告了尿漏发生的频率和使用护垫的频率。计算 KHQ 分数并通过 t 检验进行统计评估 (p<0.05)。通过发生频率来计算尿液泄漏发生的频率和使用的卫生巾数量。
利用人工智能诊断和管理资源匮乏地区女性尿失禁：概述
尿失禁 (UI) 是一种令人痛苦的疾病，涉及身体不由自主地排尿。尿失禁会对一个人的整体生活质量产生负面影响，并使他们陷入尴尬和抑郁的阶段。这是一种在女性中普遍存在的代表性不足和治疗不足的疾病，尤其是在社会经济水平较低的地区，这些地区的女性可能无法表达她们的担忧，因为她们不了解诊断和治疗/管理方案。UI 有不同的诊断和治疗方法；然而，使用人工智能系统并不是标准治疗方法。本文概述了人工智能在女性健康中的应用，以及作为一种经济有效的诊断患者的方法，以及作为为资源匮乏社区中患有尿失禁的女性提供低成本治疗的途径。研究发现，这些系统主要利用人工神经网络 (ANN) 和卷积神经网络 (CNN)，是一种诊断患者的有效方法，并为改善患者预后提供个性化治疗途径。提出了一种利用多层感知器 (MLP) 网络的简单人工智能 (AI) 模型来诊断和管理尿失禁。关键词
为压力尿失禁开发高级替代支付模型
摘要：从历史上看，我们的医疗保健系统一直基于收费服务模型，该模型导致了高成本和分散的护理。Medicare＆Medicaid服务中心正在朝着临时医疗保健提供者迈进，以提供成本效益，协调，基于价值的护理，以控制成本并确保所有患者获得高质量的护理。2015年，《医疗保险访问与儿童的健康保险计划》重新授权法案废除了可持续增长率和费用提供的服务模型，用2轨系统代替了他们：基于绩效的激励支付系统和高级替代支付模型（AAPM）。2016年，美国泌尿妇女学会支付改革委员会受到了批准，并负责开发骨盆底疾病的AAPMS。本文的目的是描述AAPM框架的压力尿失禁框架，所选数据和相关的数据计划以及在AAPM开发过程中考虑并遇到的一些挑战。