Effect of SARS-CoV-2 infection on semen parameters
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In this study, we aimed to assess the effect of SARS-CoV-2 infection on semen parameters in one group of patients before and after infection. METHODS: Patients were screened if they had a semen analysis performed between October 1, 2019, and December 1, 2020, in the assisted reproduction unit and later had positive polymerase chain reaction (PCR) test for SARS-CoV-2 infection. The patients' semen parameters were recorded before and after SARS-CoV-2 infection, along with degrees of SARS-CoV-2 infection, dates of SARS-CoV-2 infection, durations between the treatment for SARS-CoV-2 infection and the second semen analysis, time of symptom onset, duration of their symptoms, ages, comorbidities, and any medications patients were taking. RESULTS: Forty-one patients were included in the study. The mean age of the patients was 31.29±5.95 years. The mean duration from first semen analysis to the PCR test was 7.74±3.03 months. The mean duration between the PCR test and later semen analysis was 2.35±1.35 months. The median sperm concentration for the patients before and after SARS-CoV-2 infection were 24 mil/ml and 13 mil/ml, respectively (p<0.001). The normal morphology percentage before infection was 3.16±0.92, while it was 2.44±1.04 after infection (p=0.011). In 26 patients, the period from the time of infection to the second semen analysis was over 70 days, while this period was less than 70 days in the other 15 patients. In both patient groups, a significant decrease was detected in the sperm concentrations and total sperm count. CONCLUSIONS: In the semen samples we assessed, we observed a significant decrease in the mean sperm concentration, total sperm count, and mean percentage of samples with normal morphology after SARS-CoV-2 infection.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».