Potential Association Between Male Infertility and Occupational Psychological Stress
Notice bibliographique
Résumé
Learning Objectives Recall past findings associating sperm parameters with occupational exposure to chemicals or work-related psychological distress Understand in what occupational, health, and demographic respects workers with male factor infertility differ from those seen for female infertility. Note which if any aspects of occupational stress were associated with male infertility in this study. Identify any clinical implications of these findings. The purpose of this work was to investigate the influence of working conditions, occupational exposures to potential reproductive toxic agents, and psychological stress on male fertility. The study population consisted of 202 consecutive male patients attending a fertility clinic. Of those, 106 patients had attended the clinic because of a male infertility problem (case group), 66 patients had attended the clinic because of a female infertility problem (control group), and 30 patients had a combined infertility problem (male and female). Male infertility was associated with working in industry and construction as compared with other occupations (78.6% vs 58.3%, P = 0.044). Industry and construction workers were of lower educational level than the other workers (mean: 12.1 vs 13.4 years, P = 0.021). These patients also tended to smoke more than the other workers (OR = 2.53, 95% CI = 1.08 to 5.98), more often worked in shifts (OR = 3.12, 95% CI = 1.19 to 8.13), reported physical exertion in work (OR = 3.35, 95% CI = 1.44 to 7.80), and were more exposed to noise and welding (OR = 3.84, 95% CI = 1.63 to 9.14, OR = 4.40, 95% CI = 1.11 to 1.76, respectively). Male infertility (case group) was found to be statistically related to higher marks in all four measures of burnout as compared with the controls. The largest difference was obtained in the measure of cognitive weariness (mean:2.9vs 2.1, P < 0.001). In a multiple logistic regression analysis, industry and construction jobs (adjusted OR = 2.2, 95% CI 1.2 to 2.7) and cognitive weariness (adjusted OR = 1.8, 95% CI = 1.03 to 4.6) were found to be independent risk factors for male infertility problems. Male infertility was independently associated with industry and construction jobs as well as job burnout.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 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 ».