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Enregistrement W3111395398 · doi:10.5812/semj.101741

The Impact of Radiofrequency Waves on Male Infertility: A Systematic Review

2020· review· en· W3111395398 sur OpenAlexaboutno aff
Leili Darvish, Azadeh Amraee, Marjan Akhavan Amjadi, Zahra Atarodi Kashani, Masoumeh Ghazanfarpour, Nasibeh Roozbeh, Fatemeh Abdi

Notice bibliographique

RevueShiraz E-Medical Journal · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMale infertilityContext (archaeology)MedicineSpermInfertilityCINAHLScopusCochrane LibraryVitalitySemen qualityMEDLINEGynecologyAndrologyMeta-analysisInternal medicineBiologyPregnancyPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: As the use of cellphones and other electronic devices increases, concerns about the possible effect of radiofrequency waves on health are growing. Long-term use of the cellphone may have negative effects on sperm quality. Objectives: The purpose of this research was to examine men's infertility due to the effect of radiofrequency waves. Methods: In this systematic review, language restrictions were not considered in searching the databases. Cochrane Library, Google Scholar, PubMed, EMBASE, ProQuest, CINAHL, Science Direct, MEDLINE, and Scopus were used to obtain the data from them. All data were scanned from the year 2000 until 2019. Papers selected for retrieval were evaluated by the Newcastle-Ottawa and CONSORT scales. Results: A total of 14 articles that met the inclusion criteria were ultimately assessed. Motile sperm, sperm vitality and membrane integrity, morphology, volume, total sperm count, sperm concentration, and sperm fertility were found to be influenced by radiofrequency waves. Conclusions: The results showed that RF has detrimental effects on semen parameters and due to an increase in RF wave use currently and its role in male infertility, giving information to men about adverse complications of RF is necessary. Further studies are needed to design the less harmful devices.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,349 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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