A scoping review of risk factors for urinary incontinence in older men
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most epidemiological studies have not systematically identified or categorized risk factors for urinary incontinence (UI) in older men, despite a higher prevalence than in younger men. Considering the burden of UI, an understanding of risk factors can inform cost-effective prevention/treatment programs. This scoping review aimed to identify and categorise risk factors for UI in older men, identify gaps in the evidence, and opportunities for future research. METHODS: The Joanna Briggs Institute (JBI) method for scoping reviews guided the conduct and reporting of this review alongside the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses extension for scoping reviews checklist. JBI's Population, Concept, and Context approach framed the inclusion criteria (all evidence sources on UI risk factors that included older men [65 +]). We employed JBI's three-step search strategy, which included a limited initial search in Ovid MEDLINE, a detailed comprehensive database search, and a search of reference lists of included studies, Google Scholar and grey literature. There were no restrictions on language, study type, or publication date. Two independent reviewers screened, selected, and extracted eligible studies. Data were analyzed using descriptive statistics and qualitative content analysis. RESULTS: Forty-seven articles that met the inclusion criteria identified 98 risk factors across six categories. Behavioural risk factors, reported by only two studies, were the least investigated of all the categories, whereas medical factors/diseases were the most investigated. No genetic factors were documented. The top five risk factors were increasing age/advanced age (n = 12), Benign Prostatic Hyperplasia (n = 11), Diabetes Mellitus (n = 11), Detrusor overactivity (n = 10), limitation in physical function/ADL disability (n = 10), increased Body Mass Index (BMI)/overweight/obesity (n = 8), Dementia (n = 8), and Parkinson's disease (n = 7). CONCLUSION: There is a dearth of evidence to describe the role behavioural risk factors have in UI in older men. These factors may play a role in health promotion and disease prevention in this area. REGISTRATION: A protocol detailing the methods was developed and published, and is registered in the Open Science Framework [Feb 07 2023; https://osf.io/xsrge/ ].
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».