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Enregistrement W2760922042 · doi:10.1200/jco.2016.70.4767

Prevalence and Predictors of Sperm Banking in Adolescents Newly Diagnosed With Cancer: Examination of Adolescent, Parent, and Provider Factors Influencing Fertility Preservation Outcomes

2017· article· en· W2760922042 sur OpenAlexaboutno aff
James L. Klosky, Fang Wang, Kathryn Russell, Hui Zhang, Jessica S. Flynn, Lu Huang, Karen Wasilewski‐Masker, Wendy Landier, Marcia Leonard, Karen Albritton, Abha A. Gupta, Jacqueline Casillas, Paul Colte, William H. Kutteh, Leslie R. Schover

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineLogistic regressionFertilityOdds ratioObservational studyFertility preservationSperm bankDemographyGynecologyPopulationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose To estimate the prevalence of sperm banking among adolescent males newly diagnosed with cancer and to identify factors associated with banking outcomes. Patients and Methods A prospective, single-group, observational study design was used to test the contribution of sociodemographic, medical, psychological/health belief, communication, and developmental factors to fertility preservation outcomes. At-risk adolescent males (N = 146; age 13.00 to 21.99 years; Tanner stage ≥ 3), their parents, and medical providers from eight leading pediatric oncology centers across the United States and Canada completed self-report questionnaires within 1 week of treatment initiation. Multivariable logistic regression was used to calculate odds ratios (ORs) and 95% CIs for specified banking outcomes (collection attempt v no attempt and successful completion of banking v no banking). Results Among adolescents (mean age, 16.49 years; standard deviation, 2.02 years), 53.4% (78 of 146) made a collection attempt, with 43.8% (64 of 146) successfully banking sperm (82.1% of attempters). The overall attempt model revealed adolescent consultation with a fertility specialist (OR, 29.96; 95% CI, 2.48 to 361.41; P = .007), parent recommendation to bank (OR, 12.30; 95% CI, 2.01 to 75.94; P = .007), and higher Tanner stage (OR, 5.42; 95% CI, 1.75 to 16.78; P = .003) were associated with an increased likelihood of a collection attempt. Adolescent history of masturbation (OR, 5.99; 95% CI, 1.25 to 28.50; P = .025), banking self-efficacy (OR, 1.23; 95% CI, 1.05 to 1.45; P = .012), and parent (OR, 4.62; 95% CI, 1.46 to 14.73; P = .010) or medical team (OR, 4.26; 95% CI, 1.45 to 12.43; P = .008) recommendation to bank were associated with increased likelihood of sperm banking completion. Conclusion Although findings suggest that banking is underutilized, modifiable adolescent, parent, and provider factors associated with banking outcomes were identified and should be targeted in future intervention efforts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,127
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,304 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations81
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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