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Enregistrement W2548290049 · doi:10.1093/humrep/dew276

Use of testicular sperm for ICSI in oligozoospermic couples: how far should we go?

2016· review· en· W2548290049 sur OpenAlexaff
Armand Zini, Phil Bach, Ahmed Almalki, Peter N. Schlegel

Notice bibliographique

RevueHuman Reproduction · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSperm and Testicular Function
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpermSperm RetrievalIntracytoplasmic sperm injectionAndrologyTesticular sperm extractionMale infertilityInfertilitySemenGynecologyPregnancyMedicineBiologyObstetricsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1992 and subsequently, several reports indicated that ICSI was a successful technique to achieve clinical pregnancy and live birth using spermatozoa with severely impaired characteristics. The initial optimism over the ability of ICSI to overcome significant sperm abnormalities was later tempered by the findings of more recent publications suggesting that some sperm deficits may not be as effectively treated with ICSI. In search for effective treatment for couples with severe male factor, a number of small retrospective and prospective studies have reported high pregnancy and live birth rates using testicular sperm for men with necrozoospermia, cryptozoospermia and oligozoospermia with or without elevated sperm DNA damage. Although the data suggest that there may be some benefit in performing testicular sperm retrieval (TSR)-ICSI in select groups of non-azoospermic infertile men, there are potential risks involved with TSR. Clinicians should balance these risks prior to the recommendation of TSR-ICSI on the result of a semen analysis or sperm DNA test alone. Careful evaluation and management of male factor infertility is important. The use of TSR-ICSI in the absence of specific sperm DNA defects is still experimental.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,235
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,140 · 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

Citations37
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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