Risk factors of stress urinary incontinence in pelvic organ prolapse patients: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Stress urinary incontinence (SUI) and pelvic organ prolapse (POP) commonly coexist as global problems that affect the quality of life of millions of women. The study aimed to identify the risk factors of stress urinary incontinence in pelvic organ prolapse patients. Main body A systematic review and meta-analysis was conducted in Web of Science, PubMed, and Scopus based on the PRISMA flowchart. The quality of the study was assessed using Newcastle–Ottawa Scale and data were collected on a modified table from The Cochrane Library. Meta-analysis was conducted using RevMan 5.4. Seven hundred forty studies were found that matched the keywords. After the screening, 16 studies met the inclusion and exclusion criteria with a total of 47.615 participants with pelvic organ prolapse. A total of 27 risk factors were found in this review. History of hysterectomy (OR = 2.01; 95% CI 1.22–3.33; p = 0.007), obesity (OR = 1.15; 95% CI 1.02–1.29; p = 0.02), and diabetes mellitus (OR = 1.85; 95% CI 1.06–3.23; p = 0.03) were shown to be risk factor of stress urinary incontinence in pelvic organ prolapse patients. Conclusions History of hysterectomy, obesity, and diabetes mellitus were found to be the risk factors of stress urinary incontinence in pelvic organ prolapse patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».