Serum Folic Acid and Erectile Dysfunction: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The association between folic acid (FA) and erectile dysfunction (ED) was contradictory in the published original articles, and no meta-analysis was conducted to pool these data. Aim To verify the role of FA in the pathology of ED and explore the treatment efficacy of FA for ED patients. Methods An extensive search was performed on PubMed, Cochrane Library, and Web of Science to obtain all relevant studies published up to October 31, 2020. Studies comparing the serum FA level between ED patients and healthy controls, or comparing the score of the IIEF-5, or IIEF before and after folic acid therapy alone or combination in ED patient were eligible for our meta-analysis. The Newcastle-Ottawa Scales (NOS) was used to qualify included studies. Main Outcome Measures The standardized mean differences (SMD) and their corresponding 95% confidence intervals (95% CIs) were calculated to pool our data. Results Nine studies were eligible for our meta-analysis to verify the association between FA and ED, and to explore the treatment efficacy of FA for ED patients. The pooled SMD of the FA level difference between ED patients and healthy subjects was -0.94 (95% CI: -1.59, -0.30, P = .004). Moreover, the level of folic acid in healthy subjects, Mild ED patients, Moderate ED patients and Severe ED patients was 11.847 (95%CI = 9.671, 14.022), 9.496 (95%CI = 8.425, 10.567), 6.597 (95%CI = 5.187, 8.007) and 5.623 (95%CI = 3.535, 7.711) respectively. The SMD of changes in score of IIEF-5 was 1.89 with 95%CI (1.60, 2.17) after FA administration in ED patients. Our analysis also showed that combination therapy of FA plus tadalafil changed the score of IIEF with 0.90 (95%CI = 0.44, 1.36) comparing to combination of placebo plus tadalafil. Conclusion This novel meta-analysis demonstrated that FA was an independent risk factor for ED and FA supplement may have potentially positive effects in the treatment of ED patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».