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Enregistrement W4229375058 · doi:10.1016/j.jsxm.2022.03.454

191 Prevalence and Factors of Sexual Dysfunctions Among Military Men: A Systematic Review

2022· review· en· W4229375058 sur OpenAlexaboutno aff
Barirah Ishaq, Muhammad Irfan, Asia Bibi, Muhammad Inam, Norasmahani Hussain, Shaiful Bahari Ismail

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sexual Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSexual dysfunctionPopulationMedicineMilitary personnelDistressPsychiatryClinical psychologyPsychologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background Military men are at a higher risk of developing sexual dysfunction (SD) as compared to the general population because military deployment exposes soldiers to stressful situations (e.g., death of comrades, combat stress, war inflicted injuries, severe environment, lack of sleep, mental distress, isolation, post-traumatic stress disorder (PTSD), polluted environment and substance abuse, etc.) that may alter their psychological and underlying biological processes. Understanding mechanisms and estimating the burden of SD in military men would also be helpful for the implication in the general population of men exposed to such harsh conditions. Objective To systematically review published reports on SD in military men. Methods Medline was searched for original articles published between 2008 and 2020 by using the search terms “sexual dysfunction in military personnel,” and “sexual dysfunction in veterans”. Quality evaluation and data extraction were done by two authors. Studies that reported the sexual dysfunction in newly inducted or interviewed men in recruitment centres or specific disease cohorts, and that reported the effect of different drugs on sexual health under controlled conditions were excluded. Information related to the sampling duration, sampling method, sample size, methods of diagnosis, cut off values, the prevalence of different sexual dysfunctions and associated factors were extracted. All discrepancies were resolved by discussion. Results A total of 8211 studies were identified initially. After the removal of duplicates, 5186 studies were screened based on titles and abstracts. The full articles were downloaded for 54 studies, of which 27 studies were finally included in the qualitative study. Among the included studies 16 were conducted in North America (US=15 and Canada=01), 4 in Europe (Netherlands=1, France=1 and Croatia=2) and 7 in Asia (Israel=3, Iran=1, South Korea=1 and Taiwan=2). All the studies included in the present review had variable sample sizes (n=53 - 456,340). Sampling methods included mailed questionnaires, in-person interviews, medical chart reviews and secondary data taken from large surveys and patients from outpatient clinics. The studies reported a wide range of prevalence of overall SD (5.6% - 88.7%), erectile dysfunction (ED) (2% - 83.4%), ejaculatory dysfunction (0.1% - 25.5.0%), orgasmic dysfunction (0.2% - 15.4%) sexual desire disorders (0.3% - 74.0%) and sexual dissatisfaction (11.8% - 73.5%). The prevalence of mild ED (16.7% - 30.3%) was highest followed by mild to moderate ED (3.4% - 20.5%), moderate ED (1.1% - 9.3%) and severe ED (0.3% - 10%). Prevalence of premature and delayed ejaculation was 0.1% - 25.5% and 18.0%, respectively. Prevalence of quick orgasms and difficulty in orgasm was reported in 15.4% and 13.8%, respectively. Orgasmic anhedonia was also reported in 11 % of men. The prevalence of SD was positively associated with PTSD, depression and anxiety, using nicotine and antidepressants, physical health (infections, cardiovascular diseases), and being non-white race. However, age, alcohol, body weight and education had no association with SD in military men. Conclusion A considerably variable number of military men had SD due to different factors. Studies in Asian and European countries were limited in number and magnitude. Disclosure Work supported by industry: no.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,007
Bibliométrie0,0140,015
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,173
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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