Article de recherche
* These authors contributed equally
Cette étude intègre des analyses bibliométriques et des analyses de randomisation mendélienne sur deux échantillons afin d’examiner systématiquement les tendances de recherche et d’évaluer la relation causale entre l’hypertension et la dysfonction érectile, en identifiant les principaux contributeurs, les sujets émergents et les preuves génétiques liant l’hypertension à un risque accru de dysfonction érectile.
La dysfonction érectile (DE) liée à l’hypertension (TH), une affection secondaire à la TH, se caractérise par une incapacité persistante à atteindre ou à maintenir une érection suffisante pour une performance sexuelle satisfaisante. Cette étude visait à analyser et visualiser systématiquement les publications liées à la DE liée à la HT en utilisant la bibliométrie pour identifier les sujets clés, les points chauds de recherche et les lacunes de connaissances, et à explorer la relation causale sous-jacente entre la TH et la DE en utilisant la randomisation mendélienne (RM). La littérature a été extraite de la Web of Science Core Collection, et les tendances éditoriales ont été mises en avant par pays, institution, auteur, revue et réseaux de collaboration. Pour l’analyse IRM, des polymorphismes à nucléotide unique considérablement associés à la HT ont été sélectionnés, suivis d’une taille, d’un filtrage et d’un ajustement pour les facteurs de confusion potentiels. La méthode de pondération inverse de la variance a été utilisée comme analyse principale, complétée par les approches MR–Egger et médiane pondérée, ainsi que des analyses de sensibilité incluant des évaluations d’hétérogénéité et de pléiotropie pour garantir la robustesse. Entre 2001 et 2025, 1 661 articles ont été publiés dans 1 099 revues, reflétant l’évolution de la recherche mondiale et les orientations futures. Les institutions académiques en Europe et en Amérique du Nord ont joué un rôle dominant. Les pays, institutions, revues et auteurs les plus prolifiques sont respectivement les États-Unis, l’Université de São Paulo, le Journal of Sexual Medicine et Faix, A.. Les mots-clés courants incluent oxyde nitrique, syndrome métabolique et dysfonctionnement endothélial. Les résultats de l’IRM ont confirmé que la TH a un effet causal positif significatif sur le risque de dysfonction érectile. Les points chauds de recherche concernent principalement l’impuissance, le sildénafil oral, le vardénafil, la sécurité, l’oxyde nitrique inhalé, l’indice international, le prédictor, l’hypogonadisme à apparition tardive, la testostérone, l’obésité, le stress oxydatif et l’inhibiteur de la phosphodiestérase 5. L’IRM à deux échantillons fournit des preuves causales solides qui complètent les observations observationnelles, offrant un cadre complet pour comprendre la DE liée à la HT.
L’hypertension (TH) est le principal facteur de risque à l’origine du développement et de la mortalité des maladies cardiovasculaires(MCV). Les MCV entraînent près de 17 millions de décès dans le monde chaque année, dont environ 55 % sont attribués à des complications de la TH 2,3. La dysfonction érectile (DE) se caractérise par une incapacité persistante à atteindre ou à maintenir une érection pénienne suffisante pour une activité sexuellesatisfaisante 4. Des enquêtes ont montré que, chez les patients atteints de TH, la prévalence de la DE varie de 36 % à 45 %, ce qui est nettement plus élevé que chez les populations nonhypertendues 5. L’hypertension artérielle et la dysfonction érectile présentent une corrélationclaire 6. L’hypertension artérielle peut nuire à la fonction sexuelle en réduisant le flux sanguin, ce qui peut entraîner une diminution de la libido, des difficultés d’excitation et un orgasme altéré. Cette dysfonction sexuelle peut également affecter l’adhésion du patient au traitement HT 7,8,9.
Le terme « bibliométrie » a été inventé pour la première fois par Alan Pritchard en 1969. En tant qu’approche analytique basée sur des indicateurs bibliométriques, elle permet l’évaluation quantitative de la performance de la recherche dans un domaine spécifique11,12. Le logiciel de clustering CiteSpace et l’outil de visualisation VOSviewer sont largement utilisés pour l’analyse bibliométrique qui facilite l’examen des tendances de recherche grâce à des techniques de regroupement et de cartographie, présentant les résultats sous forme de structures de connaissancesvisuelles 13,14,15. Grâce à ces outils, la littérature sur la DE liée à la HT peut être visualisée et analysée de manière systématique au cours des dernières décennies. Dans cette étude, la base de données Web of Science (WOS) a été sélectionnée comme source de données, et le logiciel de regroupement, l’outil de visualisation et Microsoft Excel ont été utilisés pour identifier et caractériser les tendances développementales et les nouveaux points chauds de recherche dans ce domaine.
Pour examiner plus en détail l’association causale potentielle entre HT et DE, une analyse de randomisation mendélienne (RM) utilisant des données d’étude d’association génomique (GWAS) a été réalisée. Cette méthode applique des variantes génétiques comme variables instrumentales (IV) pour imiter les conditions d’un essai contrôlé randomisé naturel. En utilisant un cadre IRM à deux échantillons, l’effet causal de la TH sur la DE a été systématiquement évalué. L’analyse par RM offre un aperçu des mécanismes étiologiques et de la valeur diagnostique précoce potentielle, tandis que l’analyse bibliométrique identifie les principaux contributeurs, les frontières de recherche en évolution et les orientations futures dans ce domaine en rapide évolution. En intégrant la cartographie bibliométrique à l’inférence causale génétique, la présente étude propose un cadre à double perspective : l’analyse bibliométrique délimite le paysage des connaissances, identifie les lacunes de recherche et génère des hypothèses concernant la relation HT–ED, tandis que l’IRM à deux échantillons fournit des preuves génétiques indépendantes pour tester formellement l’hypothèse causale issue de la littérature observationnelle.
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Cette étude utilisait des données publiques issues de la base de données WOS (https://www.webofscience.com/wos/woscc/basic-search) et n’impliquait pas de participants humains ; par conséquent, l’approbation éthique n’était pas requise.
Sources et collecte de données
La base de données Web of Science (WOS) est une ressource largement reconnue et fréquemment utilisée pour la recherche scientifique et bibliométrique. Elle comprend des données provenant d’environ 9 000 revues à fort impact et plus de 12 000 actes de conférences académiques, offrant une représentation complète de la recherche mondiale dans les domaines scientifique, technologique, médical etconnexes 16, 17, 18. Cette base de données a été sélectionnée pour la présente analyse bibliométrique en raison de son processus rigoureux de sélection des revues, de son indexation cohérente de la littérature de haute qualité évaluée par des pairs, et de la fourniture de données de citation complètes — y compris des références citées — essentielles pour les analyses de co-citation et de couplage bibliographique dans des outils tels que CiteSpace et VOSviewer.
Pour minimiser l’impact potentiel des mises à jour de la base de données sur la cohérence des dossiers, toutes les opérations de recherche et de récupération ont été effectuées en une seule journée (20 décembre 2025). La collection Web of Science Core était accessible via abonnement institutionnel via l’Université de Médecine Chinoise de Pékin en utilisant l’interface web standard Clarivate. La période de recherche a couvert les publications du 1er janvier 2001 au 20 décembre 2025. L’année 2001 a été choisie comme point de départ car elle suit l’approbation historique du sildénafil en 1998 et l’établissement subséquent des inhibiteurs oraux de la phosphodiestérase de type 5 comme traitement de première intention pour la DE. Cette période garantit une couverture complète de l’ère de la recherche moderne tout en excluant les études antérieures, moins standardisées.
La recherche a été effectuée dans la collection principale Web of Science en utilisant le champ Sujet (TS), qui inclut le titre, le résumé, les mots-clés de l’auteur et les mots-clés Plus. Tous les index de citations de la Core Collection (c’est-à-dire SCI-Expanded, SSCI, A&HCI, CPCI-S, CPCI-SSH, ESCI, CCR-Expanded et IC) étaient inclus sans aucune restriction. Tous les paramètres de recherche par défaut de Clarivate ont été conservés sans modification, y compris tout mappage automatique de termes ou paramètres d’extension. La requête de recherche complète a été définie comme : TS = (hypertension ET (impuissance OU « dysfonction érectile »)). Seuls les documents classés comme « Article » ou « Revue » étaient inclus. Les enregistrements récupérés ont été exportés en texte brut, avec « Enregistrement complet et références citées » sélectionné comme contenu de sortie. En raison de la limite d’exportation de la plateforme Web of Science de 500 enregistrements par lot, les 1 661 enregistrements ont été exportés en quatre lots. Le lot 1 contenait les dossiers 1–500, le lot 2 contenait les dossiers 501–1000, le lot 3 contenait les dossiers 1001–1500, et le lot 4 contenait les dossiers 1501–1661. Avant l’analyse, les quatre fichiers texte brut ont été fusionnés en un seul jeu de données à l’aide de la fonction de déduplication et de fusion dans CiteSpace (version R6.1.3) (Data→Import/Export→Supprimer les doublons), supprimant ainsi tout enregistrement potentiel en double tout en préservant l’ensemble complet pour une analyse bibliométrique ultérieure.
Analyse bibliométrique et logiciels
L’analyse bibliométrique a été réalisée à l’aide d’une combinaison d’outils spécialisés de visualisation et statistiques.
CiteSpace (version R6.1.3) est une application basée sur Java largement utilisée pour visualiser et analyser les tendances et les schémas dans la littératurescientifique 19. Il a été développé par le Dr Chen Chaomei en 2004-20. Le logiciel fonctionnait sur un système Microsoft Windows 10 (64 bits) avec Java Runtime Environment version 8. Fondée sur les principes de la scientométrie, de l’analyse de données et de la visualisation de l’information, elle révèle les structures de connaissances en examinant les motifs, les distributions et les relations au sein de la littérature. Dans cette étude, CiteSpace a été utilisé pour le regroupement de mots-clés et la détection des rafales. Le découpage temporel a été fixé à un an par tranche sur la période 2001–2025. Pour la construction et l’élagage du réseau, l’indice g a été utilisé avec un facteur d’échelle de k = 25. Le regroupement de mots-clés utilisait l’algorithme log-verosemblance pour générer les labels de cluster. Pour identifier les points chauds de recherche, la détection de surtensions de citation a été réalisée avec un nombre d’états réglé à 2, un ratio par défaut de1/a 0 = 2,0, et une durée minimale de rafale de 2 ans. Le paramètre gamma était défini comme 1,04 pour la détection de rafales de mots-clés et 0,97 pour la détection de rafales de référence.
VOSviewer (version 1.6.18) est un outil d’analyse bibliométrique conçu pour la cartographie des connaissances et la visualisation21. Il soutient diverses approches analytiques, notamment l’analyse littéraire, l’analyse de cooccurrence et le couplage bibliographique. Dans la présente étude, VOSviewer a été utilisé pour générer des représentations visuelles de pays/régions, auteurs, institutions, revues citées et mots-clés, ainsi que pour produire des cartes de densité. Pour ces visualisations, des seuils d’occurrence minimals ont été appliqués afin de maintenir la clarté dans la représentation graphique. Plus précisément, un seuil d’au moins 1 publication a été fixé pour l’analyse des pays/régions et des auteurs, un seuil d’au moins 4 publications a été fixé pour les institutions, un seuil d’au moins 2 publications pour les revues, et un seuil d’au moins 6 occurrences pour l’analyse des cooccurrences par mots-clés. Pour les analyses de co-citation (revues citées, auteurs co-cités et références co-citées), un seuil minimum de 10 citations a été appliqué. La normalisation par défaut de la force d’association a été utilisée pour toutes les constructions de réseaux. Pour toutes les analyses VOSviewer de cette étude, y compris les réseaux de co-auteur (pays/régions, institutions, auteurs), l’analyse de co-citation de revues et l’analyse de cooccurrence de mots-clés, la méthode complète de comptage a été appliquée.
Cette étude visait à décrire les caractéristiques clés de la littérature, y compris les pays/régions, les institutions, les revues, les articles très cités, les réseaux de co-citation et les mots-clés fréquemment présents. En plus des syntagmes nominaux extraits des titres et résumés, les mots-clés fournis dans les publications ont également été analysés pour identifier les tendances dans l’occurrence et les schémas de citation des mots-clés. Les mots-clés avec un seuil d’occurrence minimum de 6 ont été inclus dans les analyses de cooccurrence et de regroupement. Aucune suppression manuelle de mots-clés n’a été effectuée pour éviter d’introduire un biais subjectif ; Tous les termes atteignant le seuil d’occurrence ont été conservés pour une analyse objective. Toutes les procédures analytiques ont été vérifiées indépendamment par deux chercheurs afin d’assurer la précision et la reproductibilité des agencements réseau et des métriques de citation.
Analyse MR
Une méthode d’IRM à deux échantillons a été utilisée pour évaluer le lien causal potentiel entre la TH et la DE. Cette approche repose sur trois hypothèses principales : (1) les instruments génétiques sont significativement associés à l’exposition (pertinence) ; (2) les instruments ne sont pas liés à des variables de confusion influençant l’association exposition–résultat (indépendance) ; et (3) les instruments influencent le résultat uniquement par l’exposition (restriction d’exclusion).
Les statistiques résumées GWAS ont été obtenues à partir de la plateforme IEU OpenGWAS (https://gwas.mrcieu.ac.uk/ ; consultée le 20 décembre 2025). Aucun instantané local supplémentaire n’a été généré ; la reproductibilité est supportée par l’utilisation d’identifiants GWAS stables, le système de versionnement des versions FinnGen et le code d’analyse archivé. Les instruments génétiques pour la TH ont été obtenus à partir du jeu de données FinnGen (FinnGen Biobank, release 5 ; finn-b-I9_HYPTENS_EXNONE), défini comme des maladies hypertensives excluant la TH secondaire, incluant 55 917 cas et 162 837 témoins d’ascendance européenne (finlandaise). Les données de résultats pour la DE ont été obtenues à partir du jeu de données FinnGen (version 5 ; finn-b-ERECTILE_DYSFUNCTION), comprenant 1 154 cas et 94 024 témoins d’ascendance européenne. Les polymorphismes mononucléotidiques (SNPs) significativement associés à la TH au seuil génomique (P < 5 × 10⁻8) ont d’abord été sélectionnés comme variables instrumentales candidates. Le regroupement par déséquilibre de liaison (LD) a ensuite été appliqué pour exclure les variantes corrélées, en utilisant un seuil de r2 < 0,001 et une fenêtre d’agrégation de 10 000 kb. Pour réduire la possibilité de biais faible sur l’instrument, la statistique F a été calculée pour chaque SNP conservé en utilisant la formule du rapport de Wald : F = (exposition β / exposition SE)2, où exposition β et exposition SEreprésentent respectivement l’estimation de l’association SNP–HT et son erreur standard. Seuls les variants avec F > 10 ont été inclus dans l’analyse IRM finale.
Pour minimiser les effets de confusion, les variables instrumentales conservées ont été évaluées à l’aide de LDtrait (LDlink) pour les associations rapportées avec le tabagisme et la consommation d’alcool ; aucun instrument n’exigeait d’exclusion sur cette base (Tableau supplémentaire 1). L’harmonisation des données d’exposition et de résultats a été réalisée à l’aide de la fonction harmonise_data() du package TwoSampleMR (version 0.6.2), qui a aligné les allèles d’effet entre les ensembles de données, déduit l’orientation des brins pour les SNP palindromiques en fonction de la fréquence des allèles (fréquence des allèles mineurs < 0,3), et exclu les SNP palindromiques avec un alignement ambigu.
La méthode de pondération inverse de la variance (IVW) a été utilisée comme approche analytique principale, tandis que les méthodes MR–Egger, la médiane pondérée et les méthodes basées sur les modes ont été employées comme analyses complémentaires. L’estimation principale de l’IVW a été calculée à l’aide du modèle multiplicatif d’effets aléatoires implémenté dans la fonction mr_ivw() du package TwoSampleMR avec les paramètres par défaut. Les tailles d’effet ont été exprimées sous forme de rapports de cotes (OR) avec des intervalles de confiance (IC) à 95 % après l’exponentiation des coefficients bêta. L’analyse MR-PRESSO a été réalisée pour évaluer la pléiotropie horizontale via le test global et identifier les valeurs aberrantes potentielles ; Le test de distorsion était appliqué lorsque des valeurs aberrantes étaient détectées. Un seuil de signification de P < 0,05 a été utilisé. Aucun SNP n’a été exclu avant l’analyse finale, car aucun cas aberrant n’a été identifié par MR-PRESSO. Les résultats ont été visualisés à l’aide de graphiques forestiers, de diagrammes d’entonnoir, de nuages de points et d’analyses à l’exception de l’éponge. Le code analytique est disponible publiquement sur GitHub, version v1.0 : https://github.com/tengfeitcm/Two-Sample-Mendelian-Randomization-/releases/tag/v1.0, garantissant la reproductibilité de la version d’analyse exacte utilisée dans cette étude.
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Résultats de l’analyse bibliométrique
Tendances temporelles dans les publications et citations :
La publication annuelle sert d’indicateur clé du développement de la recherche et, dans une certaine mesure, reflète la progression des connaissances dans un domaine. Au 20 décembre 2025, un total de 1 661 publications liées à la DE associée à HT ont été identifiées dans la base de données Web of Science (Figure 1). La distribution ann...
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En fournissant un aperçu complet et systématique des sujets de recherche, des tendances et du paysage mondial de la DE liée à la HT, cette étude offre une compréhension rapide et préliminaire du domaine. Dans le contexte de l’ère du big data, il est de plus en plus important que les chercheurs reconnaissent la trajectoire de développement de leurs domaines de recherche respectifs. Comparée aux revues systématiques ou méta-analyses, l’analyse bibliométrique utilise des outils spécialisés ...
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Les auteurs déclarent qu’aucun conflit d’intérêts potentiel ne se déclare pas.
Les auteurs reconnaissent le soutien financier du Programme de soutien aux talents innovants postdoctoraux chinois (BX20220047), de la Fondation scientifique postdoctorale chinoise (n° 2022M720528), du projet de soutien aux jeunes talents de l’Association de Pékin des sciences et technologies (BYESS2022182), ainsi que du projet de soutien aux jeunes talents de l’Association chinoise de médecine chinoise (CACM-2021-QNRC2-B04). Un financement supplémentaire a été fourni par le projet de création de nouveaux enseignants de l’Université de médecine chinoise de Pékin (2023-JYB-XJSJJ052), les fonds de recherche clinique pour les hôpitaux de médecine traditionnelle chinoise de haut niveau du gouvernement central — projet pilote pour renforcer la recherche clinique et la capacité de transformation des réalisations de l’hôpital Dongzhimen (DZMG-MLZY-23006), et le projet SM de l’hôpital de médecine traditionnelle chinoise de haut niveau — Programme de formation des talents de l’hôpital Dongzhimen, Université de Médecine Chinoise de Pékin (DZMG-QNGG0001). Un soutien supplémentaire a été reçu du Programme d’incubation des hôpitaux de l’Administration municipale de Pékin (PZ2024014) et du projet spécial de recherche sur le développement de la santé du district de Shunyi (Wsjkfzkyzx-2023-q-07).
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| Nom | Entreprise | Numéro de catalogue | Commentaires |
|---|---|---|---|
| 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 |
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