Genetic counselling for infertile men of known and unknown etiology
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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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».