Artigo de investigação
* These authors contributed equally
Este estudo integra análises bibliométricas e de randomização mendeliana em duas amostras para examinar sistematicamente tendências de pesquisa e avaliar a relação causal entre hipertensão e disfunção erétil, identificando contribuintes principais, tópicos emergentes e evidências genéticas que ligam a hipertensão ao aumento do risco de disfunção erétil.
A disfunção erétil (DE) relacionada à hipertensão (TH), uma condição secundária à TH, é caracterizada por uma persistente incapacidade de alcançar ou manter uma ereção suficiente para um desempenho sexual satisfatório. Este estudo teve como objetivo analisar e visualizar sistematicamente publicações relacionadas à DE relacionada à HT usando bibliometria para identificar tópicos-chave, pontos críticos de pesquisa e lacunas de conhecimento, além de explorar a relação causal subjacente entre HT e DE usando randomização mendeliana (RM). A literatura foi retirada da Web of Science Core Collection, e as tendências de publicação foram perfiladas por país, instituição, autor, periódico e redes de colaboração. Para a análise de RM, polimorfismos de nucleotídeo único consideravelmente associados à HT foram selecionados, seguidos por poda, filtragem e ajuste para potenciais fatores de confusão. O método de ponderação inversa da variância foi usado como análise primária, complementado pelas abordagens MR–Egger e mediana ponderada, juntamente com análises de sensibilidade incluindo avaliações de heterogeneidade e pleiotropia para garantir robustez. Entre 2001 e 2025, 1.661 artigos foram publicados em 1.099 periódicos, refletindo o status global em evolução e as direções futuras. Instituições acadêmicas na Europa e na América do Norte desempenharam um papel dominante. Os países, instituições, periódicos e autores mais prolíficos são, respectivamente, os Estados Unidos, a Universidade de São Paulo, o Journal of Sexual Medicine e o Faix, A.. Palavras-chave comuns incluem óxido nítrico, síndrome metabólica e disfunção endotelial. Os resultados da RM confirmaram que a TH tem um efeito causal positivo significativo sobre o risco de DE. Os pontos críticos de pesquisa envolvem principalmente impotência, sildenafil oral, vardenafil, segurança, óxido nítrico inalado, índice internacional, preditor, hipogonadismo de início tardio, testosterona, obesidade, estresse oxidativo e inibidor da fosfodiesterase 5. A RM com duas amostras fornece evidências causais robustas que complementam os achados observacionais, oferecendo uma estrutura abrangente para entender a DE relacionada à TH.
A hipertensão (TH) é o fator de risco predominante que impulsiona o desenvolvimento e mortalidade de doençascardiovasculares (DCV). A DCV leva a quase 17 milhões de mortes globalmente a cada ano, das quais aproximadamente 55% são atribuídas a complicações da HT 2,3. A disfunção erétil (DE) é caracterizada por incapacidade persistente de alcançar ou sustentar uma ereção peniana adequada para uma atividade sexualsatisfatória 4. Pesquisas mostraram que, entre pacientes com TH, a prevalência de DE varia de 36% a 45%, o que é significativamente maior do que em populações nãohipertensas 5. Pressão alta e disfunção erétil apresentam uma correlaçãoclara 6. A pressão alta pode impactar negativamente a função sexual ao reduzir o fluxo sanguíneo, potencialmente levando à diminuição da libido, dificuldade com excitação e orgasmo prejudicado. Essa disfunção sexual também pode afetar a adesão do paciente ao tratamento comTH 7,8,9.
O termo "bibliometria" foi cunhado pela primeira vez por Alan Pritchard em196910. Como uma abordagem analítica baseada em indicadores bibliométricos, ele possibilita a avaliação quantitativa do desempenho em pesquisa dentro de um campoespecífico 11,12. O software de clusterização CiteSpace e a ferramenta de visualização VOSviewer são amplamente utilizados para análise bibliométrica que facilitam o exame de tendências de pesquisa por meio de técnicas de agrupamento e mapeamento, apresentando os achados como estruturas visuais de conhecimento 13,14,15. Usando essas ferramentas, a literatura sobre DE relacionada à HT pode ser visualizada e analisada sistematicamente nas últimas décadas. Neste estudo, o banco de dados Web of Science (WOS) foi selecionado como fonte de dados, e o software de clustering, a ferramenta de visualização e o Microsoft Excel foram usados para identificar e caracterizar tendências de desenvolvimento e pontos críticos emergentes de pesquisa nessa área.
Para examinar mais a fundo a possível associação causal entre TH e DE, foi realizada uma análise de randomização mendeliana (RM) utilizando dados do estudo de associação genômica ampla (GWAS). Esse método aplica variantes genéticas como variáveis instrumentais (IVs) para emular as condições de um ensaio clínico randomizado natural. Utilizando uma estrutura de ressonância magnética de duas amostras, o efeito causal da HT na DE foi avaliado sistematicamente. A análise de RM fornece insights sobre mecanismos etiológicos e potencial valor diagnóstico precoce, enquanto a análise bibliométrica identifica contribuintes-chave, fronteiras de pesquisa em evolução e direções futuras nesse campo em rápido desenvolvimento. Ao integrar o mapeamento bibliométrico com a inferência causal genética, o presente estudo oferece uma estrutura de dupla perspectiva: a análise bibliométrica delimita o cenário do conhecimento, identifica lacunas de pesquisa e gera hipóteses sobre a relação HT–ED, enquanto a RM com duas amostras fornece evidências genéticas independentes para testar formalmente a hipótese causal que emerge da literatura observacional.
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Este estudo utilizou dados públicos do banco de dados WOS (https://www.webofscience.com/wos/woscc/basic-search) e não envolveu participantes humanos; portanto, não era necessária aprovação ética.
Fontes e Coleta de Dados
O banco de dados Web of Science (WOS) é um recurso amplamente reconhecido e frequentemente utilizado para pesquisas científicas e bibliométricas. Inclui dados de aproximadamente 9.000 periódicos de alto impacto e mais de 12.000 anais de conferências acadêmicas, oferecendo uma representação abrangente da pesquisa global em áreas científica, tecnológica, médica e relacionadas16, 17, 18. Este banco de dados foi selecionado para a presente análise bibliométrica devido ao seu rigoroso processo de seleção de periódicos, indexação consistente de literatura revisada por pares de alta qualidade e seu fornecimento de dados abrangentes de citação — incluindo referências citadas — essenciais para análises de co-citação e acoplamento bibliográfico em ferramentas como CiteSpace e VOSviewer.
Para minimizar o impacto potencial das atualizações do banco de dados na consistência dos registros, todas as operações de busca e recuperação foram concluídas em um único dia (20 de dezembro de 2025). A Web of Science Core Collection foi acessada por assinatura institucional através da Universidade de Medicina Chinesa de Pequim, utilizando a interface web padrão Clarivate. O período de busca abrangeu publicações de 1º de janeiro de 2001 a 20 de dezembro de 2025. O ano de 2001 foi escolhido como ponto de partida porque ocorre após a aprovação histórica do sildenafil em 1998 e o subsequente estabelecimento dos inibidores orais da fosfodiesterase tipo 5 como terapia de primeira linha para DE. Esse período garante uma cobertura abrangente da era moderna da pesquisa, excluindo estudos anteriores e menos padronizados.
A busca foi realizada na Web of Science Core Collection usando o campo Tópico (TS), que inclui o título, resumo, palavras-chave do autor e Palavras-chave Plus. Todos os índices de citação da Coleção Principal (ou seja, SCI-Expanded, SSCI, A&HCI, CPCI-S, CPCI-SSH, ESCI, CCR-Expanded e IC) foram incluídos sem quaisquer restrições. Todas as configurações padrão de busca do Clarivate foram mantidas sem modificações, incluindo qualquer mapeamento automático de termos ou configurações de expansão. A consulta completa de busca foi definida como: TS = (hipertensão E (impotência OU "disfunção erétil")). Apenas documentos classificados como "Artigo" ou "Revisão" foram incluídos. Os registros recuperados foram exportados em formato de texto simples, com "Registro Completo e Referências Citadas" selecionado como conteúdo de saída. Devido ao limite de exportação da plataforma Web of Science de 500 registros por lote, os 1.661 registros foram exportados em quatro lotes. O lote 1 continha os registros 1–500, o lote 2 continha os registros 501–1000, o lote 3 continha os registros 1001–1500, e o lote 4 continha os registros 1501–1661. Antes da análise, os quatro arquivos de texto simples foram fundidos em um único conjunto de dados usando a função de deduplicação e fusão no CiteSpace (versão R6.1.3) (Dados→Importar/Exportar→Remover Duplicatas), removendo assim quaisquer registros duplicados potenciais enquanto preservavam o conjunto completo para análise bibliométrica subsequente.
Análise Bibliométrica e Software
A análise bibliométrica foi realizada utilizando uma combinação de ferramentas especializadas de visualização e estatísticas.
CiteSpace (versão R6.1.3) é uma aplicação baseada em Java amplamente utilizada para visualizar e analisar tendências e padrões na literaturacientífica 19. Foi desenvolvido pelo Dr. Chen Chaomei em 2004. O software era operado em um sistema Microsoft Windows 10 (64 bits) com Java Runtime Environment versão 8. Baseado em princípios de cientometria, análise de dados e visualização de informações, ele revela estruturas de conhecimento ao examinar padrões, distribuições e relações dentro da literatura. Neste estudo, o CiteSpace foi aplicado para agrupamento de palavras-chave e detecção de rajadas. O intervalo temporal foi definido para um ano por fatia durante o período de 2001 a 2025. Para construção e poda de rede, o índice g foi usado com um fator de escala k = 25. O agrupamento de palavras-chave utilizou o algoritmo logaritmiar-verosimilhança para gerar rótulos de cluster. Para identificar pontos críticos de pesquisa, foi realizada a detecção de surtos de citações com o número de estados definido em 2, uma razão padrão de1/a 0 = 2,0 e uma duração mínima de rajada de 2 anos. O parâmetro gama foi definido como 1,04 para detecção de rajadas de palavras-chave e 0,97 para detecção de rajadas de referência.
O VOSviewer (versão 1.6.18) é uma ferramenta de análise bibliométrica projetada para mapeamento e visualizaçãodo conhecimento 21. Ele apoia diversas abordagens analíticas, incluindo análise de literatura, análise de coocorrência e acoplamento bibliográfico. No presente estudo, o VOSviewer foi usado para gerar representações visuais de países/regiões, autores, instituições, periódicos citados e palavras-chave, além de produzir mapas de densidade. Para essas visualizações, limiares mínimos de ocorrência foram aplicados para manter a clareza na representação gráfica. Especificamente, foi estabelecido um limite de pelo menos 1 publicação para a análise de países/regiões e autores, um limite de pelo menos 4 publicações para instituições, um limite de pelo menos 2 publicações para periódicos e um limite de pelo menos 6 ocorrências para análise de coocorrência de palavras-chave. Para análises de co-citação (periódicos citados, autores co-citados e referências co-citadas), foi aplicado um limiar mínimo de 10 citações. A normalização padrão da força de associação foi usada para todas as construções de rede. Para todas as análises do VOSviewer neste estudo, incluindo redes de coautoria (países/regiões, instituições, autores), análise de co-citação de periódicos e análise de coocorrência de palavras-chave, foi aplicado o método completo de contagem.
Este estudo teve como objetivo descrever características-chave da literatura, incluindo países/regiões, instituições, periódicos, artigos altamente citados, redes de co-citação e palavras-chave frequentemente frequentes. Além dos frases nominais extraídas de títulos e resumos, palavras-chave fornecidas em publicações também foram analisadas para identificar tendências na ocorrência de palavras-chave e nos padrões de citação. Palavras-chave com limiar mínimo de ocorrência de 6 foram incluídas nas análises de coocorrência e agrupamento. Nenhuma remoção manual de palavras-chave foi realizada para evitar introduzir viés subjetivo; Todos os termos que atingiram o limiar de ocorrência foram mantidos para análise objetiva. Todos os procedimentos analíticos foram verificados de forma independente por dois pesquisadores para garantir a precisão e reprodutibilidade dos layouts das redes e métricas de citação.
Análise de Resguardo Múltiplo
Foi utilizado um método de ressonância magnética com duas amostras para avaliar a possível ligação causal entre TH e DE. Essa abordagem se baseia em três suposições principais: (1) os instrumentos genéticos estão significativamente associados à exposição (relevância); (2) os instrumentos não estão relacionados a variáveis de confusão que influenciam a associação exposição–resultado (independência); e (3) os instrumentos afetam o resultado unicamente por meio da exposição (restrição de exclusão).
As estatísticas resumidas do GWAS foram obtidas da plataforma IEU OpenGWAS (https://gwas.mrcieu.ac.uk/; acessada em 20 de dezembro de 2025). Nenhum snapshot adicional do banco de dados local foi gerado; a reprodutibilidade é suportada pelo uso de identificadores GWAS estáveis, versionamento de versões de lançamentos FinnGen e código de análise arquivado. Os instrumentos genéticos para a TH foram obtidos a partir do conjunto de dados FinnGen (FinnGen Biobank, release 5; finn-b-I9_HYPTENS_EXNONE), definido como doenças hipertensivas excluindo a TH secundária, incluindo 55.917 casos e 162.837 controles de ascendência europeia (finlandesa). Os dados de desfecho para a DE foram obtidos do conjunto de dados FinnGen (release 5; finn-b-ERECTILE_DYSFUNCTION), que abrange 1.154 casos e 94.024 controles de ascendência europeia. Polimorfismos de nucleotídeo único (SNPs) significativamente associados à TH no limiar genômico (P < 5 × 10⁻8) foram inicialmente selecionados como variáveis instrumentais candidatas. O agrupamento por desequilíbrio de ligação (LD) foi então aplicado para excluir variantes correlacionadas, usando um limiar de r2 < 0,001 e uma janela de aglomeração de 10.000 kb. Para reduzir a possibilidade de viés de instrumento fraco, a estatística F foi calculada para cada SNP retido usando a fórmula da razão Wald: F = (exposição β / exposição SE)2, onde exposição β e exposição SE representam, respectivamente, a estimativa de associação SNP–HT e seu erro padrão. Apenas variantes com F > 10 foram incluídas na análise final de ressonância magnética.
Para minimizar os efeitos de confusão, as variáveis instrumentais retidas foram avaliadas usando LDtrait (LDlink) para associações relatadas com o tabagismo e o consumo de álcool; nenhum instrumento exigia exclusão com base nessa base (Tabela Suplementar 1). A harmonização dos dados de exposição e desfecho foi realizada usando a função harmonise_data() no pacote TwoSampleMR (versão 0.6.2), que alinhou alelos de efeito entre conjuntos de dados, inferiu a orientação das fitas para SNPs palindrômicos com base na frequência alelada (frequência alélica menor < 0,3) e excluiu SNPs palindrômicos com alinhamento ambíguo.
O método de ponderação inversa da variância (IVW) foi empregado como a principal abordagem analítica, enquanto métodos MR–Egger, mediana ponderada e métodos baseados em modos foram usados como análises suplementares. A principal estimativa de IVW foi calculada usando o modelo multiplicativo de efeitos aleatórios implementado na função mr_ivw() do pacote TwoSampleMR com parâmetros padrão. Os tamanhos de efeito foram expressos como razões de probabilidades (ORs) com intervalos de confiança (ICs) de 95% após a exponenciação dos coeficientes beta. A análise MR-PRESSO foi realizada para avaliar a pleiotropia horizontal através do teste global e identificar potenciais valores atípicos; O teste de distorção era aplicado quando eram detectados valores atípicos. Foi utilizado um limiar de significância de P < 0,05. Nenhum SNP foi excluído antes da análise final, pois nenhum valor atípico foi identificado pelo MR-PRESSO. Os resultados foram visualizados usando gráficos de floresta, gráficos de funil, diagramas de dispersão e análises de deixo um-fora. O código analítico está disponível publicamente no GitHub, release v1.0: https://github.com/tengfeitcm/Two-Sample-Mendelian-Randomization-/releases/tag/v1.0, garantindo a reprodutibilidade da versão exata de análise usada neste estudo.
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Resultados da Análise Bibliométrica
Tendências temporais em publicações e citações:
A produção anual de publicações serve como um indicador-chave do desenvolvimento da pesquisa e, em certa medida, reflete a progressão do conhecimento dentro de uma área. Em 20 de dezembro de 2025, um total de 1.661 publicações relacionadas à DE associada à DE foram identificadas no banco de dados Web of Science (Figura 1). A distribuição anual dos ...
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Ao fornecer uma visão abrangente e sistemática dos temas de pesquisa, tendências e cenário global da DE relacionada à HT, este estudo oferece uma compreensão rápida e preliminar da área. No contexto da era do big data, torna-se cada vez mais importante que os pesquisadores reconheçam a trajetória de desenvolvimento de suas respectivas áreas de pesquisa. Comparada a revisões sistemáticas ou meta-análises, a análise bibliométrica aplica ferramentas especializadas de visualização para avali...
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Os autores declaram que não há potencial conflito de interesses.
Os autores reconhecem o apoio financeiro do Programa de Apoio a Talentos Inovadores de Pós-Doutorado da China (BX20220047), da Fundação Científica Pós-Doutoral da China (nº 2022M720528), do Projeto de Apoio a Jovens Talentos da Associação de Ciência e Tecnologia de Pequim (BYESS2022182) e do Projeto de Apoio a Jovens Talentos da Associação Chinesa de Medicina Chinesa (CACM-2021-QNRC2-B04). Financiamento adicional foi fornecido pelo Projeto do Fundo de Início de Novos Professores da Universidade de Medicina Chinesa de Pequim (2023-JYB-XJSJJ052), pelos Fundos de Pesquisa Clínica para Hospitais de Medicina Tradicional Chinesa de Alto Nível do Governo Central — Projeto Piloto para Aprimorar a Capacidade de Pesquisa Clínica e Transformação de Conquistas do Hospital Dongzhimen (DZMG-MLZY-23006), e pelo Projeto SM — Programa de Treinamento de Talentos do Hospital Dongzhimen — Hospital de Medicina Tradicional Chinesa de Alto Nível — Universidade de Medicina Chinesa de Pequim (DZMG-QNGG0001). Apoio adicional foi recebido do Programa de Incubação de Hospitais da Administração Municipal de Pequim (PZ2024014) e do Projeto Especial de Pesquisa em Desenvolvimento em Saúde do Distrito de Shunyi (Wsjkfzkyzx-2023-q-07).
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| Nome | Empresa | Número de catálogo | Comentários |
|---|---|---|---|
| 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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