Association between cardiovascular disease and risk of female sexual dysfunction: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Female sexual dysfunction (FSD) is a considerably underestimated condition. It has been repeatedly reported that patients with cardiovascular diseases (CVD) may suffer from an increased risk of FSD. However, there is still a lack of comprehensive and systematic evaluation of various CVD and FSD. We aimed to elucidate the association between CVD and FSD through a comprehensive literature review and meta-analysis. METHODS AND RESULTS: The PubMed, Scopus, Embase, and Cochrane Library databases were systematically searched from inception to 28 February 2023. We identified all relevant studies reporting the risk of FSD in subjects with or without CVD. The associations between CVD and the risk of FSD were assessed by calculating pooled odds ratios (ORs) (cross-sectional studies) and risk ratios (RRs) (longitudinal studies) with 95% CIs. We employed random-effects models to account for potential heterogeneity, and the quality of the included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Fifty-four articles with 148 946 individuals were included in our meta-analysis. Compared with control subjects, subjects with CVD had a 1.51-fold increased risk of FSD (OR 1.51 95% CI, 1.34-1.69, P < 0.001, heterogeneity I2 = 91.4%, P < 0.001). Subgroup analyses indicated that the association between CVD and FSD remained significant in longitudinal studies (RR 1.50 95% CI, 1.21-1.86, P < 0.001, heterogeneity I2 = 86.7%, P < 0.001). Particularly, hypertension (OR 1.41 95% CI, 1.23-1.62, P < 0.001, heterogeneity I2 = 82.7%, P < 0.001), stroke (OR 1.81 95% CI, 1.54-2.12, P < 0.001, heterogeneity I2 = 0%, P < 0.423), and myocardial infarction (OR 2.07 95% CI, 1.60-2.67, P < 0.001 heterogeneity I2 = 82.4%, P < 0.001) were significantly associated with FSD. Meta-regression revealed that the primary sources of heterogeneity in FSD are attributable to adjustments for covariates, study design, and study population. CONCLUSION: Our meta-analysis indicated that patients with CVD suffer from a greater risk of developing FSD. Meanwhile, we validated these findings in longitudinal queues. Notably, conditions such as hypertension, stroke, and myocardial infarction demonstrated a significant association with the incidence of FSD.
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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 | 0,011 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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 ».