Normal variation and influence of stress, caffeine intake, and sexual activity on uroflowmetry parameters of a middle‐aged asymptomatic cohort of volunteer male urologists
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To assess normal variations of uroflowmetry in middle-aged asymptomatic male urologists and to analyse the influence of stress, caffeine intake, and sexual activity. METHODS: Thirty-one male urologists from Quebec and Ontario were recruited for this study. All were healthy, not taking any current medications known to interfere with lower urinary tract function, and symptom-free (International Prostate Symptom Score less than 5). Each received two identical flowmeters to keep over a period of 2 weeks, one at home and one in his busiest office. Ten uroflow tracings, with a volume greater than 150 mL, were requested from each of them; five at home and five in the office. A total of 310 flows were analysed. The subjective level of stress, coffee intake, and sexual activity, in the hour before each uroflowmetrogram, was recorded, through a short self-administered questionnaire and stress visual scale. RESULTS: are presented as an average per individual. The voided volume was 331.9 mL, with an SD of 94.8 mL. The voiding time was 32.7 seconds (SD=15.5). The peak flow rate was 20.5 mL/sec (SD=3.9), the mean flow rate was 14.3 mL/sec (SD=3.0), and the time to maximum flow was 7.2 sec (SD=4.0). Subjective levels of stress did not significantly change these parameters. Uroflows were obtained with and without coffee drinking. The voided volume was 337.4 mL (SD=109.2) vs. 290.8 mL (SD=77.3) (P=0.03), and peak flow rate 19.4 mL/sec (SD=4.1) vs. 18.9 mL/sec (SD=3.1) (P=0.49), respectively. CONCLUSIONS: Uroflowmetry parameters and voided volume are highly variable in a normal asymptomatic population. Subjective stress level does not seem to have an influence on these parameters. Coffee intake significantly increases the voided volume but does not change the peak flow rate. These conclusions should be considered when using uroflowmetry parameters as an outcome measure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».