Preoperative follicle-stimulating hormone: A factor associated with semen parameter improvement after microscopic subinguinal varicocelectomy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Currently, there exists no serum biomarker to predict patients likely to benefit from varicocelectomy. The purpose of this study was to assess the association between baseline follicle-stimulating hormone (FSH) and semen parameter changes after subinguinal microscopic varicocelectomy. METHODS: We retrospectively reviewed all men who underwent microscopic subinguinal varicocelectomy between August 2015 and October 2018. Pre- and postoperative semen analyses were stratified per total motile sperm count (TMSC): TMSC <5, 5-9, and >9 million (based on TMSC required for in vitro fertilization, intrauterine insemination [IUI], and natural conception, respectively). Then, variables were analyzed to determine the correlation with postoperative TMSC values and upgrade in TMSC category. RESULTS: Among the 66 men analyzed, 55 (83.3%) and 11 (16.7%) had a preoperative TMSC of <5 million and 5-9 million, respectively. A total of 33 (50%) patients upgraded in TMSC category, 26 of them achieving levels corresponding to natural conception and seven achieving those of IUI. Additionally, a significant correlation was observed between postoperative TMSC and preoperative TMSC (r=0.528; p<0.001), and preoperative FSH (r=-0.314; p=0.010). A lower preoperative FSH (odds ratio [OR] 0.82; 95% confidence interval [CI] 0.68-0.98; p=0.028) and a higher preoperative TMSC (OR 1.37; 95% CI 1.06-1.76; p=0.015) were associated with upgrade in TMSC category. CONCLUSIONS: Lower preoperative FSH and higher TMSC are associated with improvement in TMSC category after varicocelectomy, although small sample size limited the study. FSH can be useful to identify men who are most likely to benefit from varicocele repair.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».