MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2197831191 · doi:10.1093/humrep/dev305

‘How to count sperm properly’: checklist for acceptability of studies based on human semen analysis

2015· article· en· W2197831191 sur OpenAlexaff
Lars Björndahl, Christopher L. R. Barratt, David Mortimer, Pierre Jouannet

Notice bibliographique

RevueHuman Reproduction · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSperm and Testicular Function
Établissements canadiensAchieve Life Sciences (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSemenChecklistSemen analysisSpermAndrologyGynecologyMedicineBiologyInfertilityPregnancyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY QUESTION: Can a tool be developed for authors, reviewers and editors of the ESHRE Journals to improve the quality of published studies which rely on semen analysis data? SUMMARY ANSWER: A basic checklist for authors, reviewers and editors has been developed and is presented. WHAT IS KNOWN ALREADY: Laboratory work which includes semen analysis is burdened by a lack of standardization. This has significant negative effects on the quality of scientific and epidemiological studies, potential misclassification of patients and the potential to impair clinical treatments/diagnoses that rely on accurate semen quality information. Robust methods are available to reduce laboratory error in semen analysis, inducing adherence to World Health Organization techniques, participation in an external quality control scheme and appropriate training of laboratory personnel. However, journals have not had appropriate systems to assess if these methods have been used. STUDY DESIGN, SIZE, DURATION: After discussion at a series of Associate Editor Meetings of the ESHRE Journals the authors of the present text were asked to propose a tool for authors, reviewers and editors of the ESHRE Journals to ensure a high quality assessment of submitted manuscripts which rely on semen analysis data, including a detailed verification of the relevance and the quality of the methods used. PARTICIPANTS/MATERIALS, SETTING, METHODS: N/A. MAIN RESULTS AND THE ROLE OF CHANCE: A basic checklist for authors, reviewers and editors is presented. The checklist contains key points which should be considered by authors when designing studies and which provides essential information for when the submitted manuscript is evaluated. For published articles the answers in the checklist are suitable to be available as supplementary data, which will also reduce the space necessary for technical details in the printed article. LIMITATIONS, REASONS FOR CAUTION: Guidelines such as these should not be used uncritically. It is therefore important that submitting authors, in situations where their study does not comply with the basic requirements for semen analysis, not only explain all methodological deviations but also declare the level of uncertainty in their analyses and how it complies with, or might confound, the aims of the study. WIDER IMPLICATIONS OF THE FINDINGS: The fundamental importance of appropriate and robust methodology to facilitate advances in scientific understanding and patient management and treatment, is now accepted as being paramount. Use of the semen analysis checklist should be part of this process, and when completed and signed by the corresponding author at the time of submitting a manuscript should result in greater transparency, and ultimately uniformity. It is hoped that this initiative will pave the way for wider adoption of the methodology/reporting by other biomedical, epidemiological and scientific journals, and ultimately become the standard of practice for papers reporting semen analysis results obtained in laboratory and clinical andrology. Systems to assist referees, authors and editors to present high quality findings should have a significant impact on the field of reproductive medicine. STUDY FUNDING/COMPETING INTERESTS: No funding was obtained for this work. The authors have no competing interests in relation to the present publication and checklist. TRIAL REGISTRATION NUMBER: N/A.

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)0,316
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,586
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,684
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3160,586
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,010
Bibliométrie0,0120,006
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0080,014
Science ouverte0,0090,008
Intégrité de la recherche0,0140,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,015

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,235 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomainePrésentation des résultats
GenreMéthodes

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

En bref

Citations177
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHuman ReproductionMême sujetSperm and Testicular FunctionTravaux en français237 207