Prevalence and Risk Factors for Urinary Incontinence in Nulliparous Women: A Contemporary, Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE AND OBJECTIVES: Epidemiologic studies of incontinence largely focus on parous women, and there are limited data regarding nulliparous women. Our objectives were to evaluate risk factors for urinary incontinence among a nationally representative, contemporary sample of nulliparous women of all ages in the United States and to describe the prevalence and subtypes of urinary incontinence and nocturia in this population. STUDY DESIGN: This cross-sectional, population-based study used the National Health and Nutrition Examination Survey cycles 2011-2018 to assemble a sample of nulliparous women 20-80 years old. Crude and adjusted odds ratios were estimated using multivariable logistic regression for the exposures of interest: body mass index (BMI), age, physical activity, prior hysterectomy, and current smoking. Prevalence of urinary incontinence and nocturia were estimated. RESULTS: Among 1,603 nulliparous women, prevalence of any urinary incontinence was 29.38%. Prevalence of stress, urgency, and mixed urinary incontinence and nocturia, respectively, were 27.68%, 19.64%, 10.57%, and 58.95%. Women with a BMI ≥25 (calculated as weight in kilograms divided by height in meters squared; adjusted odds ratio [aOR], 1.57; 95% confidence interval [CI], 1.11-2.23), at least 45 years (aOR, 3.75; 95% CI, 2.31-5.83), and current smoking (aOR, 1.63; 95% CI, 1.07-2.49) had increased the odds of incontinence compared with women without these risk factors. When stress urinary incontinence (SUI) was considered alone, only women with a BMI ≥25 (aOR, 1.66; 95% CI, 1.20-2.31) and age at least 45 years (aOR, 3.17; 95% CI, 2.01-5.00) had increased odds of SUI compared with women without these risk factors. CONCLUSIONS: Urinary incontinence and nocturia are prevalent in nulliparous women, and age, elevated BMI, and current smoking may represent risk factors for incontinence in this population.
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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 ».