Cause-Specific Treatment in Patients with High Sperm DNA Damage Resulted in Significant DNA Improvement
Notice bibliographique
Résumé
Assessment of sperm DNA damage has been suggested as a negative predictor of fertility potential. Multiple pathological factors acting at both the intra-testicular and post-testicular levels may contribute to sperm DNA damage. The relative contribution of each of these factors in an individual with high DNA damage (>30%) is unclear. The management of patients with elevated DNA damage is also challenging. The purpose of our retrospective study was to evaluate the clinical course of patients with sperm DNA damage over 30% and to assess the effect of non-specific (oral antioxidant) and cause-specific treatments on the quality of their sperm DNA. Results of our retrospective study suggest that the evaluated group with high DNA damage was diagnostically heterogeneous and comprised patients with varicoceles, bacteriospermia and idiopathic infertility. A three month course of antioxidant therapy reduced sperm DNA damage in only 30/61 (49%) patients with significant improvement between the initial and post-treatment DNA Fragmentation Index (DFI) results (46.8%+/-14.1 vs. 36.7%+/-16.6, p < .001). The positive effect of antioxidants could be age-dependent, as patients older that 40 years of age showed no improvement after such treatment. The cause-specific treatments showed superior results compared to antioxidants alone. Improvement was observed in 7/9 (78%) of patients after surgical varicocele repair between the initial and post-treatment DFI results (44.7%+/-12.8 vs. 28.4%+/-9.5, p < .03). The majority of the patients 13/14 (93%) with bacteriospermia had improvement in sperm DFI results after antibiotic treatment (50.4%+/-19.1 vs. 38.6%+/-18.7, p < .001).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».