The use of assisted reproductive technology before male factor infertility evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Some centers offer assisted reproductive technologies (ARTs) [intra-uterine insemination (IUI) and in-vitro fertilization (IVF)], to treat certain couples with male factor infertility without having the men assessed by male infertility specialists. We sought to compare characteristics of couples having or not having prior ART use. METHODS: We used our prospectively collected database to identify men undergoing an initial evaluation for male infertility between 1995-2017. We obtained data on patient demographics, use of IUI and IVF, and semen analysis parameters. We used multivariable logistic regression to identify characteristics associated with prior use of ART. RESULTS: One thousand and five hundred forty-five out of 8,962 (17.2%) men reported use of ARTs prior to evaluation. Of these, 258 tried both IUI and IVF. More than one attempt was reported in 470 (37.2%) and 154 (28.2%) of men with prior IUI and IVF, respectively. Younger male age [adjusted odds ratio (aOR) 0.97/year; 95% confidence interval (CI), 0.95 to 0.99], older female partner age (aOR 1.07/year; 95% CI, 1.04 to 1.10), and year of visit (aOR 1.05/year; 95% CI, 1.01 to 1.09) were significantly associated with prior IUI. Older female partner age (aOR 1.07/year; 95% CI, 1.02 to 1.12) was significantly associated with prior IVF, but not male age or year of visit. Semen analysis parameters were not associated with prior ART. CONCLUSIONS: The prior use of ART is common among men presenting for an initial evaluation at a male infertility specialty clinic. Older female partner age was associated with use of reproductive technologies prior to evaluation, however, semen analysis parameters were not.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».