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Enregistrement W2132932132 · doi:10.4103/0974-1208.106333

Laboratory handling of epididymal and testicular spermatozoa: What can be done to improve sperm injections outcome

2012· article· en· W2132932132 sur OpenAlexaff
Sandro C. Esteves, Alex C. Varghese

Notice bibliographique

RevueJournal of Human Reproductive Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSperm and Testicular Function
Établissements canadiensOttawa Fertility Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTesticular sperm extractionSpermEpididymisAndrologyIntracytoplasmic sperm injectionSperm RetrievalObstructive azoospermiaAzoospermiaBiologyMedicineInfertilityEmbryoIn vitro fertilisationPregnancyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spermatozoa from azoospermic males can be retrieved from either the epididymis or the testis, depending on the type of azoospermia, using different surgical methods such as percutaneous epididymal sperm aspiration (PESA), testicular sperm aspiration (TESA), testicular sperm extraction (TESE), and microsurgical testicular sperm extraction (micro- TESE). After collecting the epididymal fluid or testicular tissue, laboratory techniques are used to remove contaminants, cellular debris, noxious microorganisms, and red blood cells. Processed spermatozoa may be used for intracytoplasmic sperm injection or eventually be cryopreserved. However, spermatozoa collected from either the epididymis or the testis are often compromised and more fragile than ejaculated ones. Therefore, sperm processing techniques should be used with great caution to avoid jeopardizing the sperm fertilizing potential in treatment cycles. In this review, we describe the current methods for processing surgically-retrieved specimens, either fresh or frozen- thawed, and provide the tips and pitfalls for facilitating the handling of such specimens. In addition, we present the available laboratory tools to aid in the identification of viable immotile spermatozoa to be used in conjunction with assisted reproductive techniques. Review of the literature was carried out using PubMed and Science Direct search engines.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations72
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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