Smoking and Bladder Symptoms in Women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the relation of smoking status and smoking intensity with bladder symptoms. METHODS: Questionnaires were mailed to 3,000 women (aged 18-79 years) randomly identified from the Finnish Population Register. Case definitions for stress urinary incontinence (SUI), urgency, and urgency urinary incontinence (UUI) were "often" or "always" based on reported occurrence (never, rarely, often, always). Case definitions for urinary frequency were based on reporting of longest voiding interval as less than 2 hours and for nocturia reporting of at least two voids per night. Potential confounders included comorbidities, medications, sociodemographic, lifestyle, and reproductive factors. RESULTS: Responses totaled 2,002 (67.0%). Frequency was reported by 7.1%, nocturia 12.6%, SUI 11.2%, urgency 9.7%, and UUI 3.1%. In the multivariable analyses, smoking was associated with urgency (odds ratio [OR] 2.7, 95% confidence interval [CI] 1.7-4.2 for current and OR 1.8, CI 1.2-2.9 for former compared with never smokers) and frequency (OR 3.0, CI 1.8-5.0 for current and OR 1.7, CI 1.0-3.1 for former smokers) but not with nocturia and SUI. Adjusted prevalence differences between never and current smokers were 6.0% (3.0-9.1%) for urgency and 6.0% (3.3-8.7%) for frequency. Similarly, current heavy (compared with light) smoking was associated with additional risk of urgency (OR 2.1, CI 1.1-3.9) and frequency (OR 2.2, CI 1.2-4.3). CONCLUSION: Urgency and frequency are approximately three times more common among current than never smokers. Parallel associations for urgency and frequency with smoking intensity suggest a dose-response relationship. Nocturia and SUI are not associated with smoking. These results suggest an additional rationale for smoking cessation in women seeking medical attention for bladder symptoms and highlight the diversity between such symptoms. LEVEL OF EVIDENCE: II.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».