Genetic counselling for infertile men of known and unknown etiology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Of the couples trying to conceive (had frequent, unprotected sexual intercourse for a year or longer) 15% will experience infertility with the annual incidence of infertility estimated at 1.2 couples per 1,000 total in the general population. Male factors contribute to over 50% of the cases with 7% of the male population experiencing infertility. Not being able to conceive a child is emotionally traumatic and frustrating and can affect the person's self esteem and the couple's relationship. Major progress has been achieved in identifying the etiology of male infertility and especially the genetic causes. However, in about 40% of the male infertility cases, the etiology remains unknown and both the diagnosis and/or treatment are a challenge. Genetic testing to determine the underlying genetic cause of infertility is not 100% and genes involved are still being discovered. Consequently, negative genetic test results do not rule out a genetic cause. Thus, genetic counselling should include information regarding the genetic etiology, if known, and the treatment options available. Furthermore, when the infertile couple/male is seeking assisted reproductive technology (ART) using intracytoplasmic sperm injection (ICSI), genetic counselling should include information regarding the risk of transmitting the genetic disorder, causing the male infertility, to the offspring. Therefore, the provision of genetic counselling is an integral component in the investigation and treatment of male infertility. This article will discuss the genetic counselling approach in cases with male infertility.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle