Dietary patterns and semen quality: a systematic review and meta‐analysis of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
Summary A number of studies have examined the association between dietary patterns and semen quality, but the findings have been inconclusive. Herein, we conducted a systematic review and meta‐analysis of observational studies to assess the association between dietary patterns and semen quality. PubMed, Cochrane library, Science direct, Scopus, Google Scholar, and ISI web of science databases were searched up to August 2016 for observational studies assessing the association between common dietary patterns and sperm quality markers. Data were pooled by the generic inverse variance method with random effects and expressed as mean differences with 95% confidence intervals (CIs). Heterogeneity was assessed (Cochrane Q‐statistic) and quantified (I2‐statistic). The Newcastle‐Ottawa Scale assessed study quality. Six eligible studies, involving 8207 participants, were included in our systematic review and meta‐analysis. The pooled mean difference of sperm concentration for the healthy dietary pattern versus unhealthy dietary pattern intake was mean difference: 0.66; 95% CI, 0.305–1.016; p < 0.001. In comparison with those who had the highest adherence to healthy dietary pattern, individuals in the lowest adherence had significantly lower level of sperm concentration. However, no significant association was seen between eating patterns and other semen quality. Healthy dietary pattern seems to be associated with elevated sperm concentration level. Further longitudinal studies are needed to clarify this relationship.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».