Impacto del entrenamiento muscular del suelo pélvico (EMSP) con el biofeedback para el tratamiento de incontinencia urinaria en embarazadas: una revisión de alcance

• Autores: Ayala Franco, Pedro Pablo, Torres Arredondo, Fiorella Alexandra, Chuquihuaccha Chavez, Nataly Rossy
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Peruana Cayetano Heredia
• Repositorio: UPCH-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upch.edu.pe:20.500.12866/17039
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12866/17039
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Mujeres Embarazadas; Biofeedback; Incontinencia Urinaria; Ejercicio Terapéutico; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.02; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.20

Introducción: La incontinencia urinaria (IU) es una condición prevalente durante el embarazo, afectando aproximadamente al 58.2% de las mujeres. Esta alta prevalencia se atribuye a factores como el aumento de la presión intraabdominal, los cambios hormonales y la disminución del colágeno, los cuales contribuyen al debilitamiento del suelo pélvico. Este deterioro afecta tanto la función esfinteriana como la capacidad de soporte del suelo pélvico. En este contexto, la presente revisión busca consolidar los hallazgos relacionados con el entrenamiento de la musculatura del suelo pélvico (EMSP) acompañado de biofeedback, una técnica que proporciona retroalimentación visual o auditiva para mejorar el control voluntario de los músculos, abordando lagunas existentes en el conocimiento sobre su efectividad durante el embarazo. Objetivo: Mapear la evidencia científica existente sobre el impacto del entrenamiento muscular del suelo pélvico (EMSP) con biofeedback en embarazadas con IU. Materiales y métodos: Este estudio se diseñó como una revisión de alcance siguiendo las pautas del modelo PCC (Población, Concepto, Contexto). La población incluye mujeres embarazadas con IU, el concepto abarca el EMSP con biofeedback, y el contexto se centra en el tratamiento de la IU. Se realizó la búsqueda exhaustiva de literatura científica y literatura gris en bases de datos como PubMed, Scopus, PEDro, ProQuest, EBSCO, ScienceDirect, Lilacs, Cochrane, Tripdatabase, Embase y ClinicalKey, considerando publicaciones entre 2014 y 2024 en español, inglés y portugués. Para la búsqueda de la literatura gris se emplearon Google Scholar y Alicia. Los estudios seleccionados fueron evaluados mediante cribado por pares utilizando criterios de inclusión y exclusión predefinidos. La búsqueda se organizó en una base de datos para su análisis cualitativo y cuantitativo. Los revisores evaluaron los títulos, resúmenes y textos completos según los criterios de inclusión, resolviendo conflictos mediante discusión.