Female sexual function before and during the severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 pandemic: a systematic review and Meta-analysis of longitudinal studies
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
PurposeTo compare the female sexual function before and during the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) pandemic using the Female Sexual Function Index (FSFI).MethodsRelevant studies were retrieved by online databases and manual searching reporting FSFI scores before and during the SARS-CoV-2 pandemic. The methodological quality of reviewed articles was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale, and heterogeneity with the I2 statistic. The standardized mean differences (SMDs) with their 95% confidence intervals (CIs) were calculated by random-effect meta-analyses.ResultsFour studies met the inclusion criteria reporting 1002 sexually active non-pregnant women comparing results of the 19-item FSFI. The meta-analysis of the overall FSFI score showed an SMD (95% CI) of −1.16 (−1.97 to −0.35), comparing the pandemic with the pre-pandemic scores. In addition, SMD scores for the FSFI domains were also significantly lower during the pandemic for arousal −0.80 (−1.13 to −0.48), orgasm −0.66 (−1.07 to −0.25), satisfaction −0.59 (−0.97 to −0.22), and pain −0.35 (−0.54 to −0.16), whereas there were not significant differences for desire and lubrication domains. There was a low risk of bias and the sensitivity analysis suggests that results are robust.ConclusionThe available studies showed a lower overall FSFI score during the pandemic, suggesting an increased risk of female sexual dysfunction compared to prepandemic results. Also, there were increased risks of sexual arousal, orgasm, satisfaction, and pain disorders. However, there were no alterations in the desire and the lubrication domains. Limitations are related to the heterogeneity populations, and pandemic confounding and aggravating factors.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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