Analysis of human sperm karyotypes in testicular cancer patients before and after chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Sperm karyotype analysis was performed on testicular cancer patients before and after treatment with BEP (bleomycin, etoposide, and cisplatin). A total of 788 sperm chromosome complements was studied, 236 before chemotherapy (CT) and 552 post-CT. There was no significant difference in the total frequency of sperm chromosomal abnormalities pre-CT (10.2%) compared to post-CT (10.7%). Similarly, there were no significant differences in the frequencies of numerical abnormalities (2.5% pre-CT vs. 2.4% post-CT) or structural abnormalities (6.4% pre-CT vs. 7.4% post-CT). The percentage of X-bearing sperm was also not significantly different before (46.3%) and after CT (50.1%). The results in cancer patients were not significantly different from those in control donors. This study corroborates results from our previous analysis of these same men using multicolor fluorescence in situ hybridization for assessment of aneuploidy for chromosomes 1, 12, X, Y, and XY. Together, these two studies suggest that the sperm of men receiving BEP chemotherapy are not at increased risk of chromosomal abnormalities two or more years after treatment.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».