Análisis bibliométricos y de aleatorización mendeliana en dos muestras sobre la relación causal entre hipertensión y disfunción eréctil

Resumen

Este estudio integra análisis bibliométricos y análisis de aleatorización mendeliana de dos muestras para examinar sistemáticamente las tendencias de investigación y evaluar la relación causal entre la hipertensión y la disfunción eréctil, identificando contribuyentes clave, temas emergentes y evidencia genética que vincula la hipertensión con un mayor riesgo de disfunción eréctil.

Resumen

La disfunción eréctil (DE) relacionada con la hipertensión (TH), una condición secundaria a la TH, se caracteriza por una incapacidad persistente para lograr o mantener una erección suficiente para un rendimiento sexual satisfactorio. Este estudio tenía como objetivo analizar y visualizar sistemáticamente publicaciones relacionadas con la DE relacionada con la HT utilizando bibliometría para identificar temas clave, puntos críticos de investigación y lagunas de conocimiento, y explorar la relación causal subyacente entre la TH y la DE mediante la aleatorización mendeliana (RM). La literatura se recuperó de la Web of Science Core Collection, y las tendencias editoriales se perfilaron por país, institución, autor, revista y redes de colaboración. Para el análisis de RM, se seleccionaron polimorfismos de nucleótido único considerablemente asociados con la HT, seguidos de poda, filtrado y ajuste para posibles factores de confusión. Se utilizó el método de ponderación inversa de la varianza como análisis principal, complementado por los enfoques de MR–Egger y mediana ponderada, junto con análisis de sensibilidad que incluían evaluaciones de heterogeneidad y pleiotropía para asegurar la robustez. Entre 2001 y 2025, se publicaron 1.661 artículos en 1.099 revistas, reflejando la evolución de la evolución global de la investigación y las direcciones futuras. Las instituciones académicas en Europa y Norteamérica han desempeñado un papel dominante. El país, institución, revista y autor más prolífico son Estados Unidos, la Universidad de São Paulo, el Journal of Sexual Medicine y Faix, A., respectivamente. Las palabras clave más comunes incluyen óxido nítrico, síndrome metabólico y disfunción endotelial. Los resultados de la resonancia magnética confirmaron que la TH tiene un efecto causal positivo significativo sobre el riesgo de disfunción eréctil. Los puntos críticos de investigación se centran principalmente en impotencia, sildenafil oral, vardenafil, seguridad, óxido nítrico inhalado, índice internacional, predictor, hipogonadismo de aparición tardía, testosterona, obesidad, estrés oxidativo e inhibidor de la fosfodiesterasa 5. La RM de dos muestras proporciona evidencia causal sólida que complementa los hallazgos observacionales, proporcionando un marco integral para comprender la DE relacionada con la TH.

Introducción

La hipertensión (TH) es el factor de riesgo predominante que impulsa el desarrollo y mortalidad de enfermedades^{cardiovasculares (ECV).} Las ECV provocan casi 17 millones de muertes a nivel mundial cada año, de las cuales aproximadamente el 55% se atribuyen a complicaciones de la TH ^2,3. La disfunción eréctil (DE) se caracteriza por una incapacidad persistente para lograr o mantener una erección peniana adecuada para una actividad sexual^{satisfactoria 4}. Las encuestas han mostrado que, entre los pacientes con TH, la prevalencia de DE oscila entre el 36% y el 45%, lo cual es significativamente mayor que en poblaciones no^{hipertensas 5}. La hipertensión y la disfunción eréctil muestran una clara correlación⁶. La hipertensión puede afectar negativamente la función sexual al reducir el flujo sanguíneo, lo que puede provocar una disminución de la libido, dificultad para la excitación y orgasmo deteriorado. Esta disfunción sexual también puede afectar la adherencia del paciente al tratamiento de TH ^7,8,9.

El término "bibliometria" fue acuñado por primera vez por Alan Pritchard en¹⁹⁶⁹¹⁰. Como enfoque analítico basado en indicadores bibliométricos, permite la evaluación cuantitativa del desempeño de la investigación dentro de un campo específico^11,12. El software de agrupamiento CiteSpace y la herramienta de visualización VOSviewer se utilizan ampliamente para análisis bibliométricos que facilitan el examen de tendencias de investigación mediante técnicas de agrupamiento y mapeo, presentando los hallazgos como estructuras de conocimiento^visuales 13,14,15. Utilizando estas herramientas, la literatura sobre la DE relacionada con la HT puede visualizarse y analizarse sistemáticamente en las últimas décadas. En este estudio, se seleccionó la base de datos Web of Science (WOS) como fuente de datos, y se utilizaron el software de agrupamiento, la herramienta de visualización y Microsoft Excel para identificar y caracterizar tendencias de desarrollo y puntos críticos emergentes de investigación en este campo.

Para examinar más a fondo la posible asociación causal entre TH y DE, se realizó un análisis de aleatorización mendeliana (RM) utilizando datos de estudios de asociación genómica a nivel genómico (GWAS). Este método aplica variantes genéticas como variables instrumentales (IVs) para emular las condiciones de un ensayo controlado aleatorizado natural. Utilizando un marco de resonancia magnética de dos muestras, se evaluó sistemáticamente el efecto causal de la TH sobre la DE. El análisis de RM proporciona una visión de los mecanismos etiológicos y el potencial valor diagnóstico temprano, mientras que el análisis bibliométrico identifica los principales contribuyentes, las fronteras de investigación en evolución y las direcciones futuras en este campo en rápido desarrollo. Al integrar el mapeo bibliométrico con la inferencia causal genética, el presente estudio ofrece un marco de doble perspectiva: el análisis bibliométrico delimita el panorama del conocimiento, identifica lagunas de investigación y genera hipótesis sobre la relación HT–ED, mientras que la RM de dos muestras proporciona evidencia genética independiente para probar formalmente la hipótesis causal que surge de la literatura observacional.

Protocolo

Este estudio utilizó datos públicos de la base de datos WOS (https://www.webofscience.com/wos/woscc/basic-search) y no involucró a participantes humanos; por lo tanto, no se requería aprobación ética.

Fuentes y recogida de datos
La base de datos Web of Science (WOS) es un recurso ampliamente reconocido y frecuentemente utilizado para la investigación científica y bibliométrica. Incluye datos de aproximadamente 9.000 revistas de alto impacto y más de 12.000 actas de congresos académicos, ofreciendo una representación completa de la investigación global en los campos científico, tecnológico, médico y^{relacionados 16, 17, 18}. Esta base de datos fue seleccionada para el presente análisis bibliométrico debido a su riguroso proceso de selección de revistas, la indexación consistente de literatura revisada por pares de alta calidad y la provisión de datos completos de citas —incluidas referencias citadas— que son esenciales para análisis de co-citación y acoplamiento bibliográfico en herramientas como CiteSpace y VOSviewer.

Para minimizar el posible impacto de las actualizaciones de bases de datos en la consistencia de los registros, todas las operaciones de búsqueda y recuperación se completaron en un solo día (20 de diciembre de 2025). La Web of Science Core Collection fue accedida mediante suscripción institucional a través de la Universidad de Medicina China de Pekín utilizando la interfaz web estándar de Clarivate. El periodo de búsqueda abarcó publicaciones desde el 1 de enero de 2001 hasta el 20 de diciembre de 2025. El año 2001 fue elegido como punto de partida porque sigue a la histórica aprobación del sildenafil en 1998 y al posterior establecimiento de los inhibidores orales de la fosfodiesterasa tipo 5 como terapia de primera línea para la DE. Este plazo garantiza una cobertura exhaustiva de la era de la investigación moderna, excluyendo estudios anteriores y menos estandarizados.

La búsqueda se realizó en la Web of Science Core Collection utilizando el campo Tema (TS), que incluye el título, resumen, palabras clave del autor y Palabras Clave Plus. Todos los índices de citas dentro de la Colección Principal (es decir, SCI-Expanded, SSCI, A&HCI, CPCI-S, CPCI-SSH, ESCI, CCR-Expanded e IC) se incluyeron sin restricciones. Todos los ajustes de búsqueda por defecto de Clarivate se mantuvieron sin modificaciones, incluyendo cualquier mapeo automático de términos o ajustes de expansión. La consulta completa de búsqueda se definió como: TS = (hipertensión Y (impotencia O "disfunción eréctil")). Solo se incluyeron documentos clasificados como "Artículo" o "Revisión". Los registros recuperados se exportaron en formato de texto plano, seleccionando "Registro completo y referencias citadas" como contenido de salida. Debido al límite de exportación de la plataforma Web of Science de 500 registros por lote, los 1.661 registros se exportaron en cuatro lotes. El lote 1 contenía los registros 1–500, el lote 2 los registros 501–1000, el lote 3 los registros 1001–1500 y el lote 4 contenía los registros 1501–1661. Antes del análisis, los cuatro archivos de texto plano se fusionaron en un solo conjunto de datos usando la función de deduplicación y fusión en CiteSpace (versión R6.1.3) (Datos→Importar/Exportar→Eliminar Duplicados), eliminando así cualquier posible registro duplicado mientras se preservaba el conjunto completo para análisis bibliométrico posterior.

Análisis bibliométrico y software
El análisis bibliométrico se realizó utilizando una combinación de herramientas especializadas de visualización y estadísticas.

CiteSpace (versión R6.1.3) es una aplicación basada en Java ampliamente utilizada para visualizar y analizar tendencias y patrones en la literatura^{científica 19}. Fue desarrollado por el Dr. Chen Chaomei en 2004-20. El software se utilizaba en un sistema Microsoft Windows 10 (64 bits) con Java Runtime Environment versión 8. Basado en principios de cientometría, análisis de datos y visualización de información, revela estructuras de conocimiento examinando patrones, distribuciones y relaciones dentro de la literatura. En este estudio, CiteSpace se aplicó para agrupación de palabras clave y detección de ráfagas. El segmento temporal se estableció en un año por porción durante el periodo 2001–2025. Para la construcción y poda de la red, se utilizó el índice g con un factor de escala k = 25. El agrupamiento de palabras clave empleaba el algoritmo logarítmico-verosimilitud para generar etiquetas de grupo. Para identificar puntos críticos de investigación, se realizó la detección de ráfagas de citas con el número de estados establecido en 2, una proporción por defecto de₁/_{a 0} = 2,0 y una duración mínima de ráfaga de 2 años. El parámetro gamma se definió como 1,04 para la detección de ráfagas de palabras clave y 0,97 para la detección de ráfagas de referencia.

VOSviewer (versión 1.6.18) es una herramienta de análisis bibliométrico diseñada para el mapeo y visualización del^{conocimiento 21}. Apoya diversos enfoques analíticos, incluyendo el análisis de literatura, el análisis de coocurrencia y el acoplamiento bibliográfico. En el presente estudio, VOSviewer se utilizó para generar representaciones visuales de países/regiones, autores, instituciones, revistas citadas y palabras clave, así como para producir mapas de densidad. Para estas visualizaciones, se aplicaron umbrales mínimos de ocurrencia para mantener la claridad en la representación gráfica. Específicamente, se estableció un umbral de al menos 1 publicación para el análisis de países/regiones y autores, un umbral de al menos 4 publicaciones para las instituciones, un umbral de al menos 2 publicaciones para revistas y un umbral de al menos 6 ocurrencias para el análisis de co-ocurrencia por palabras clave. Para análisis de co-citación (revistas citadas, autores co-citados y referencias co-citadas), se aplicó un umbral mínimo de 10 citas. Se utilizó la normalización por defecto de la fuerza de asociación para todas las construcciones de red. Para todos los análisis de VOSviewer en este estudio, incluyendo redes de coautoría (países/regiones, instituciones, autores), análisis de co-citas de revistas y análisis de co-ocurrencia de palabras clave, se aplicó el método completo de conteo.

Este estudio tenía como objetivo describir características clave de la literatura, incluyendo países/regiones, instituciones, revistas, artículos altamente citados, redes de co-citación y palabras clave frecuentes. Además de frases nominales extraídas de títulos y resúmenes, también se analizaron las palabras clave proporcionadas en publicaciones para identificar tendencias en la ocurrencia y los patrones de citación de palabras clave. Se incluyeron palabras clave con un umbral mínimo de ocurrencia de 6 en los análisis de coocurrencia y agrupamiento. No se realizó eliminación manual de palabras clave para evitar introducir sesgo subjetivo; todos los términos que cumplían el umbral de ocurrencia se conservaban para el análisis objetivo. Todos los procedimientos analíticos fueron verificados de forma independiente por dos investigadores para garantizar la precisión y reproducibilidad de los diseños de red y las métricas de citas.

Análisis de la MR
Se utilizó un método de resonancia magnética de dos muestras para evaluar el posible vínculo causal entre la TH y la DE. Este enfoque se basa en tres supuestos principales: (1) los instrumentos genéticos están significativamente asociados con la exposición (relevancia); (2) los instrumentos no están relacionados con variables de confusión que influyen en la asociación exposición–resultado (independencia); y (3) los instrumentos afectan únicamente al resultado a través de la exposición (restricción de exclusión).

Las estadísticas resumen de GWAS se obtuvieron de la plataforma IEU OpenGWAS (https://gwas.mrcieu.ac.uk/; consultado el 20 de diciembre de 2025). No se generó ninguna instantánea local adicional de la base de datos; la reproducibilidad se apoya mediante el uso de identificadores GWAS estables, versionado de versiones de FinnGen y código de análisis archivado. Los instrumentos genéticos para la TH se obtuvieron del conjunto de datos FinnGen (FinnGen Biobank, release 5; finn-b-I9_HYPTENS_EXNONE), definido como enfermedades hipertensivas excluyendo la TH secundaria, incluyendo 55.917 casos y 162.837 controles de ascendencia europea (finlandesa). Los datos de resultados para la DE se obtuvieron del conjunto de datos FinnGen (release 5; finn-b-ERECTILE_DYSFUNCTION), que comprende 1.154 casos y 94.024 controles de ascendencia europea. Los polimorfismos de un solo nucleótido (SNPs) significativamente asociados con la TH en el umbral genómico (P < 5 × 10⁻⁸) fueron seleccionados inicialmente como variables instrumentales candidatas. A continuación, se aplicó la agrupación por desequilibrio de ligamiento (LD) para excluir variantes correlacionadas, utilizando un umbral de r² < 0,001 y una ventana de agrupación de 10.000 kb. Para reducir la posibilidad de sesgo por instrumentos débiles, la estadística F se calculó para cada SNP retenido utilizando la fórmula de la razón de Wald: F = (_exposición β / exposición SE₎², donde _{la exposición} β y _{la exposición} SE representan respectivamente la estimación de asociación SNP–HT y su error estándar. Solo se incluyeron variantes con F > 10 en el análisis final de RM.

Para minimizar los efectos de confusión, se evaluaron las variables instrumentales retenidas utilizando LDtrait (LDlink) para asociaciones reportadas con el tabaquismo y el consumo de alcohol; ningún instrumento requería exclusión por esta razón (Tabla Suplementaria 1). La armonización de los datos de exposición y resultados se realizó utilizando la función harmonise_data() en el paquete TwoSampleMR (versión 0.6.2), que alineó los alelos de efecto entre conjuntos de datos, infirió la orientación de la cadena para SNPs palindrómicos basada en la frecuencia alelada (frecuencia alelada menor < 0,3) y excluyó SNPs palindrómicos con alineación ambigua.

El método de ponderación inversa de varianza (IVW) se empleó como enfoque analítico principal, mientras que los métodos MR–Egger, mediana ponderada y basados en modos se emplearon como análisis complementarios. La estimación principal de IVW se calculó utilizando el modelo multiplicativo de efectos aleatorios implementado en la función mr_ivw() del paquete TwoSampleMR con parámetros por defecto. Los tamaños de efecto se expresaron como razones de probabilidades (OR) con intervalos de confianza (IC) del 95% tras la exponenciación de los coeficientes beta. El análisis MR-PRESSO se realizó para evaluar la pleiotropía horizontal a través de la prueba global e identificar posibles valores atípicos; La prueba de distorsión se aplicaba cuando se detectaban valores atípicos. Se utilizó un umbral de significación de P < 0,05. No se excluyeron SNPs antes del análisis final, ya que MR-PRESSO no identificó valores atípicos. Los resultados se visualizaron utilizando gráficos forestales, diagramas de embudo, diagramas de dispersión y análisis de dejar uno fuera. El código analítico está disponible públicamente en GitHub, versión v1.0: https://github.com/tengfeitcm/Two-Sample-Mendelian-Randomization-/releases/tag/v1.0, asegurando la reproducibilidad de la versión exacta de análisis utilizada en este estudio.

Resultados

Resultados del análisis bibliométrico
Tendencias temporales en publicaciones y citas:
La producción anual de publicaciones sirve como un indicador clave del desarrollo de la investigación y, en cierta medida, refleja la progresión del conocimiento dentro de un campo. A fecha de 20 de diciembre de 2025, se identificaron un total de 1.661 publicaciones relacionadas con la DE asociada a la HT en la base de datos Web of Science (Figura 1

Discusión

Al ofrecer una visión completa y sistemática de los temas de investigación, tendencias y panorama global de la DE relacionada con la HT, este estudio ofrece una comprensión rápida y preliminar del campo. En el contexto de la era del big data, es cada vez más importante que los investigadores reconozcan la trayectoria de desarrollo de sus respectivas áreas de investigación. En comparación con revisiones sistemáticas o metaanálisis, el análisis bibliométrico aplica herramientas especializa...

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo

Nombre	Empresa	Número de catálogo	Comentarios
CiteSpace	Drexel University, USA	R6.1.3	RRID:SCR_025121
CMplot	Yin L, et al. rMVP: a memory-efficient, visualization-enhanced, and parallel-accelerated tool for genome-wide association study. Genom Proteom Bioinform. 2021;19(4):619-28.	4.5.1	NA
FinnGen dataset	FinnGen Consortium	Release 5	RRID:SCR_022254
gwasglue	MRCIEU, University of Bristol	0.0.0.9000	NA
IEU OpenGWAS platform	MRCIEU, University of Bristol	NA	NA
LDlink (LDtrait)	National Cancer Institute, NIH, USA	NA	RRID:SCR_011403
Microsoft Excel	Microsoft Corporation, USA	2021	RRID:SCR_016137
MR-PRESSO	Verbanck et al.	1	NA
R software	R Foundation for Statistical Computing, Austria	4.4.0	RRID:SCR_001905
TwoSampleMR	MRCIEU, University of Bristol	0.6.3	RRID:SCR_019010
VariantAnnotation	Bioconductor	1.50.0	RRID:SCR_000074
VOSviewer	Leiden University, Netherlands	1.6.18	RRID:SCR_023516
Web of Science Core Collection	Clarivate Analytics, USA	Accessed on December 20, 2025	RRID:SCR_005051