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Enregistrement W4387493227 · doi:10.1186/s12301-023-00383-1

Risk factors of stress urinary incontinence in pelvic organ prolapse patients: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4387493227 sur OpenAlexaboutno aff
Andiva Nurul Fitri, Eighty Mardiyan Kurniawati, Sundari Indah Wiyasihati, Citrawati Dyah Kencono Wungu

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Urology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePelvic floor disorders treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Airlangga
Mots-clésMedicineUrinary incontinenceStress incontinenceDiabetes mellitusGynecologyMeta-analysisUrinary systemQuality of life (healthcare)UrologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,713
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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