Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Lower urinary tract symptoms (LUTS), erectile dysfunction (ED), and hypogonadism are frequently encountered in aging males.Our objective was to determine if the presence of metabolic risk factors can be associated with LUTS or total testosterone (TT) levels.Methods: A total of 1087 adult males (≥45 years) who participated in an annual public event (2007-2018) were recruited.Participants completed the IPSS, IIEF-5, ADAM, and OAB questionnaires.Systolic/diastolic blood pressure (sBP/dBP), neck/ waist circumference, hip length, weight, and height were taken.Total cholesterol, triglycerides (TG), high-density lipoprotein (HDL), low-density lipoprotein (LDL), PSA, and TT were collected.Participants were categorized as per TT (low <230 ng/dL, intermediate 230-346 ng/dL, and normal ≥346 ng/dL) and IPSS (mild [0-7], moderate [8-19], and severe [20-35]).A metabolic risk score was created: 1 point for each criterion (BMI ≥30, TG >1.7 mmol/L, sBP ≥130, dBP ≥85, HDL <1.03 mmol/L).ANOVA regressions were performed for the metabolic score assessment (Prism 9).Results: Median age was 59 years old.TT was ≥346 ng/dL in 36%, 39%, and 39% in patients with mild, moderate, and severe LUTS, respectively.A total of 31% of participants had BMI ≥30, 42% had high TG, 23% had low HDL levels, 76% had high sBP, and 45% had elevated dBP.There was no association between metabolic risk score and IPSS (p=0.3995) or IIEF-5 scores (p=0.7367).TT category and metabolic score were associated (ANOVA, p=0.0001).A metabolic score of ≥2/5 was associated with TT <230 ng/dL.A score of ≥3/5 was associated with PSA of ≥2 ng/mL, while a score of ≤2/5 was associated with PSA <1 ng/mL.Conclusions: This cross-sectional analysis indicated an association of various metabolic derangements (BMI ≥30, TG >1.7 mmol/L, sBP ≥130, dBP ≥85, HDL <1.03 mmol/L) with serum TT and PSA levels, but not with LUTS.Further investigations are required to evaluate the potential health risks of hypogonadism in these individuals and if early diagnosis and interventions on the hypogonadal state can benefit them.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».