The impact of epididymal and accessory sex gland function on sperm motility
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the regulation of sperm motility, which is an important predictor of male fertility. However, both testicular and post-testicular factors may be involved, although the impact of the latter has been relatively poorly investigated. METHODS: In semen samples from 301 young men from the general Swedish population (mean +/- SD age 18.2 +/- 0.4 years), we assessed sperm motility by use of a manual method as well as computer-assisted sperm analysis (CASA) and correlated these values to seminal levels of neutral alpha-glucosidase (NAG), prostate-specific antigen (PSA), zinc and fructose. RESULTS: There were significant positive correlations between seminal levels of NAG, and PSA and CASA percentage motile sperm (r = 0.158, P = 0.009; r = 0.155, P = 0.01 respectively), and significant negative correlations with CASA percentage immotile sperm (r = -0.206, P = 0.001; r = -0.157, P = 0.009 respectively). In a multiple regression analysis it was found that, apart from sperm concentration, the level of PSA was the most significant and independent parameter in predicting percentage motile sperm (beta = 0.220, P = 0.037). CONCLUSION: Our study demonstrated the regulatory effect of post-testicular glands on the motility of sperm. This is to our knowledge the first study showing a direct correlation between the seminal PSA levels and sperm motility in a group of men representing the general population. In future investigations and searches for specific treatment modalities in male infertility, more attention should be paid to the epididymis and accessory sex gland function.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».