Association of erectile dysfunction and cardiovascular disease: an umbrella review of systematic reviews and meta‐analyses
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To present an overall picture of the evidence regarding the association of erectile dysfunction (ED) with cardiovascular disease (CVD). METHODS: Systematic reviews and meta-analyses that studied the association of ED with any CVD were included in this umbrella review. We did not restrict the population to a particular group or age. PubMed, Embase, the Joanna Briggs Institute (JBI) Database of Systematic Reviews and Implementation Reports, the Cochrane Database of Systematic Reviews, the Database of Abstracts of Reviews of Effects, and the PROSPERO register were searched to find relevant systematic reviews, with or without meta-analyses, from inception to April 2020. The JBI Checklist for Systematic Reviews and Research Syntheses was used for the critical appraisal. Only studies with acceptable quality were included. Two independent reviewers extracted the data using the JBI data extraction tool for qualitative and quantitative data extraction. RESULTS: The summary estimate showed a higher risk of CVD (relative risk [RR] 1.45, 95% confidence interval [CI] 1.36-1.54; P < 0.001), coronary heart disease (RR 1.50, 95% CI 1.37-1.64; P < 0.001), cardiovascular-related mortality (RR 1.50, 95% CI 1.37-1.64; P < 0.001), all-cause mortality (RR 1.25, 95% CI 1.18-1.32; P < 0.001), myocardial infarction (RR 1.55, 95% CI 1.33-1.80; P < 0.001) and stroke (RR 1.36, 95% CI 1.26-1.46; P < 0.001) in patients with ED than in other patients. CONCLUSIONS: Our results confirm that ED is an independent predictor of CVD and their outcomes. ED and CVD are two presentations of the same physiological phenomenon. ED normally precedes symptomatic CVD, providing a window of opportunity for healthcare practitioners to screen and detect high-risk patients early to prevent avoidable morbidity and mortality.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| 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 découle