Occupation exposures and sperm morphology: a case-referent analysis of a multi-centre study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We examined occupational exposures and sperm morphology to establish whether exposures implicated differed from those affecting motile sperm concentration. METHODS: Computer aided sperm morphometric assessment was undertaken on morphology slides obtained as part of a multi-centre study in 1999-2002 of occupational factors in male infertility. Men attending 14 fertility clinics across the UK were recruited and gave a semen sample. Before results of the semen analysis were known, the men completed detailed questionnaires about their employment and lifestyle. Occupational exposures were assessed by occupational hygienists. Data were analysed using an unmatched case-referent design, allowing for clustering and for confounders. Three case definitions were used: poor morphology (normal morphology <4%), low motile sperm count (MSC) (<4.8×10(6)) and either condition. RESULTS: Morphology results were available for 1861/2011 men employed at the time of recruitment. Of these 1861, 296 (15.9%) had poor morphology; of the 2011with sperm count, 453 (22.5%) had low MSC; 654/1981 (33.0%) had either condition. Poor morphology, adjusted for confounding, was related to self-reported lifetime exposure to lead (OR=1.33; 95% CI 1.00 to 1.75). Low MSC was also related to self-reported lead and to hygienist-assessed glycol ether exposure. Self-reported use of paint stripper (OR=1.47; 95% CI 1.07 to 2.03) and lead, but not glycol ether, were significantly related to the combined case definition. CONCLUSIONS: While this study did not identify any occupational exposure uniquely related to sperm morphology, the capacity of the study to detect risk was increased by including morphology with sperm concentration and motility.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».