Semen Parameters and Hormaone Profile of Men Investigated for Infertility at Midland Fertility Centre, Ilorin, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed at comparing the semen parameters and pattern of endocrine abnormalities in patients investigated for male infertility in our fertility centre. Hormonal assays and semen analysis were carried out, from February 2008 to April 2010. Three hundred and sixteen (316) men were evaluated out of which forty-five (45) underwent hormonal assessment, because of the abnormalities in their sperm count. Sixteen (35.6%; 16 out of 45) of the subjects were azoospermic; twenty-three (23 out of 45; 51.1%) were oligospermic with sperm count less than 20 million sperm cell/ ml; and six (n=6; 13.3%) of the subjects were normospermic, with sperm count greater than 20 million sperm cell/ ml. The mean values of the hormonal assays for azoospermia were: 21.84±1.94 (luteinizing hormone), 14.14±4.4 (follicle-stimulating hormone), 23.95±17.43 (testosterone), and 15.03±2.91 for prolactin. Hormonal assays for patients having oligospermia were as follow: luteinizing hormone (LH) 12.56±3.90, follicle-stimulating hormone (FSH) 5.96±1.17, testosterone 10.13±2.40 and prolactin 13.42±2.43, while normospermic patients had the following hormone levels: LH: 7.72±3.90, FSH: 2.93±.74, testosterone: 17.00±3.36 and, prolactin: 12.45±2.16. We conclude that infertile men with low sperm count may not always present with abnormal hormone profiles; and, male factor, in this environment, contributes a high percentage to infertility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».