Military Sexual Trauma’s Association with Lower Urinary Tract Symptoms (LUTS) and Fecal Incontinence (FI) Among U.S. Female Veterans
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: Military Sexual Trauma (MST) affects a large number of female veterans and is associated with various adverse physical and mental health conditions. Sexual trauma can lead to pelvic floor dysfunction, contributing to lower urinary tract symptoms (LUTS), a common urological concern, and fecal incontinence (FI). LUTS and FI may have a higher prevalence among female veterans with MST. OBJECTIVES: This study aimed to evaluate the prevalence and treatment of LUTS/FI among female veterans with a history of MST compared to those without. STUDY DESIGN: A retrospective cohort analysis was conducted using data from the Veterans Health Administration's (VHA) Corporate Data Warehouse. Baseline demographic data, International Classification of Diseases (ICD-9) codes, and medication use were analyzed, with logistic regression models controlling for confounders. RESULTS: Of the 416,137 female veterans analyzed, 103,877 (25%) reported a history of MST. Veterans with MST were more likely to be diagnosed with LUTS and FI, including a 22% (aOR 1.215; 95% CI 1.133, 1.302) increase in voiding issues and 17% (aOR 1.163; 95% CI 1.132, 1.194) increase in storage difficulties; 26% (aOR 1.260; 95% CI 1.136, 1.397) increase in interstitial cystitis/bladder pain syndrome (IC/BPS), and 34% (aOR 1.338; 95% CI 1.224,1.462) increase in FI. MST was associated with increased odds of undergoing diagnostic procedures for LUTS, such as cystoscopy (aOR 1.221; 95% CI 1.159, 1.287) and urodynamics (aOR 1.241; 95% CI 1.158,1.331). Veterans with MST were 15% more likely to receive pharmacological treatment for overactive bladder (aOR 1.152; 95% CI 1.122, 1.182). CONCLUSIONS: Female veterans with MST have a higher prevalence of LUTS and FI and are more likely to undergo diagnostic and therapeutic interventions.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».