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Enregistrement W2142946845 · doi:10.3109/19396368.2010.515704

Are sperm chromatin and DNA defects relevant in the clinic?

2011· review· en· W2142946845 sur OpenAlexaff
Armand Zini

Notice bibliographique

RevueSystems Biology in Reproductive Medicine · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSperm and Testicular Function
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpermInfertilityAssisted reproductive technologyAndrologyPregnancyIn vitro fertilisationBiologyChromatinDNA damageIntracytoplasmic sperm injectionInseminationMale infertilityUnexplained infertilityGynecologyMedicineDNAGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been an increase in the use of sperm DNA and chromatin integrity tests in the evaluation of the infertile man with the hypothesis that these tests may better diagnose infertility and predict reproductive outcomes. This review discusses the etiology of sperm DNA damage, briefly describing the tests of sperm DNA damage, and evaluates the relationship between sperm DNA damage and reproductive outcomes. A systematic review of the literature allows us to conclude that sperm DNA damage is associated with lower natural, intra-uterine insemination (IUI), and in vitro fertilization (IVF) pregnancy rates. Studies to date have not shown a clear association between sperm DNA and chromatin defects and pregnancy outcomes after intra-cytoplasmic sperm injection (ICSI). However, we cannot exclude the possibility that very high levels of DNA damage will impact on ICSI outcomes. In couples undergoing IVF or ICSI, there is evidence to show that sperm DNA damage is associated with an increased risk of pregnancy loss. A limitation of this systematic review and meta-analysis is that it does not address the heterogeneity of the individual study characteristics. Although the clinical utility of tests of sperm DNA damage remains to be firmly established, the data suggest that there is clinical value in testing couples prior to assisted reproductive technologies (ARTs IUI, IVF, and ICSI) and in those couples with recurrent miscarriages. Additional, well-designed prospective studies are needed before testing becomes a routine part of patient care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations245
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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