Do pregnancy rates differ with intra-uterine insemination when different combinations of semen analysis parameters are abnormal?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the relationship of one or a combination of semen analysis parameter results on insemination outcomes. MATERIAL AND METHODS: A retrospective analysis was performed to evaluate the effect on pregnancy rates in relation to one or more abnormal semen analysis parameters based on the 2010 World Health Organization semen analysis guidelines. RESULTS: Nine hundred eighty-one couples underwent 2231 intrauterine insemination cycles at the Stanford Fertility and Reproductive Medicine Center. In our study, the pregnancy rates ranged from 11-25% when an individual or combined semen analysis parameters were analyzed. Similar pregnancy rates were found when one, two, and in most cases three parameters were abnormal. When a single parameter was abnormal among volume, concentration, and motility, pregnancy rates were mainly unaffected. There was the exception of total sperm count where pregnancy rates were diminished when counts were below 39 million (p=0.04). CONCLUSIONS: Clearly, total sperm in the specimen and not the concentration of sperm per milliliter was the critical factor for predicting pregnancy. Therefore, a reorganization of semen analysis reports should be done emphasizing the total amount of sperm present and de-emphasizing concentration of sperm.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».