Evaluation of a serum 17-hydroxyprogesterone as predictor of semen parameter(s) improvement in men undergoing medical treatment for infertility
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The goal of medical therapy for infertile men with testosterone deficiency (TD) is to improve intratesticular testosterone (ITT). There is a gap in knowledge to identify those who will respond with semen parameter(s) improvement. We hypothesized that serum 17-hydroxyprogesterone (17-OHP) - a marker of ITT - can be used to predict improvement of semen parameter(s). METHODS: Between July 2018 and January 2020, we conducted a prospective study of 31 men with primary infertility, TD, and secondary hypogonadism receiving clomiphene citrate (CC) and/or human chorionic gonadotropin (hCG) for three months. We assessed baseline and followup hormones, including testosterone, 17-OHP, semen parameter(s), and demographics. Semen quality upgrading was based on assisted reproduction eligibility: in-vitro fertilization (<5 million), intrauterine insemination (IUI) (5-9 million), and natural pregnancy (>9 million). Variables were compared using the Mann-Whitney U or Wilcoxon rank test. RESULTS: Twenty-one men received CC and 10 received CC/hCG. Median followup was 3.7 (3.3-5.1) months. Sixteen men upgraded semen quality. Six of 10 men with baseline total motile sperm count (TMSC) of 0 had motile sperm after treatment, and 11/20 men with TMSC <5 upgraded semen quality into TMSC >5 range. Low 17-OHP was the only factor that predicted semen quality upgrading. Men with 17-OHP ≤55 ng/dL upgraded semen quality and improved hormones, whereas men with 17-OHP >55 ng/dL did not upgrade semen quality. CONCLUSIONS: Medical therapy for infertile men with TD resulted in the improvement of sperm concentration, TMSC, testosterone, and 17-OHP. Semen quality upgrading appears to be more significant in patients with low 17-OHP, suggesting that ITT can be used as a biomarker to predict semen parameter(s) improvement.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».