Hormônio folículo estimulante como preditor do achado de espermatozóides móveis na biópsia testicular de casos de azoospermia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To define predictive factors of mobile spermatozoa recovery in azoospermic patients. METHODS: Testicular volume, serum follicle stimulating hormone (FSH), luteinizing hormone (LH), prolactin (PRL) and testosterone levels were assessed in 60 azoospermic patients. Patients underwent bilateral testicular biopsy with local anesthesia. Samples were classified according to absence of spermatozoa, presence of motile and nonmotile spermatozoa, and histological findings. Age, hormone levels, testicular volume and histology with motile spermatozoa recovery were compared. P < 0.05 was considered significant. RESULTS: Non-obstructive azoospermia was diagnosed in 45 patients. Significant differences were detected between the group with motile spermatozoa recovery and the group with absence of spermatozoa in terms of FSH levels (P=0.037 ANOVA one-way). A ROC curve was used to define FSH values below 16.05 IU/L (sensitivity: 76.2%, specificity: 67.7%) as predictive factors for motile spermatozoa recovery. Other statistical differences were not detected. CONCLUSIONS: FSH levels below 16.05 IU/L showed good accuracy to predict the presence of motile spermatozoa in the testicular biopsy of azoospermic patients. Physical examination, testosterone levels, LH and prolactin were not useful as predictive factors in the present study.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».