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Enregistrement W4200404059 · doi:10.1111/andr.13150

An evaluation of changes over time in the semen parameters data used for the World Health Organization semen analysis reference ranges

2021· article· en· W4200404059 sur OpenAlexaff
Ido Feferkorn, Liat Azani, Einav Kadour‐Peero, Ranit Hizkiyahu, Guy Shrem, Mali Salmon‐Divon, Michael H. Dahan

Notice bibliographique

RevueAndrology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSperm and Testicular Function
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpermPercentileSemenSemen analysisSperm motilityAndrologyStatisticsBiologyDemographyMedicineMathematicsInfertilityPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Previous meta-analyses concluded that there is a decline in sperm parameters over time. This conclusion might be incorrect due to inherent biases or focusing only on a single parameter - sperm concentration. OBJECTIVE: To study trends in sperm parameters over the past 20 years using data from the trials that defined the reference ranges of the World Health Organization manual. MATERIALS AND METHODS: Retrospective evaluation of the data used to define the World Health Organization reference ranges. The data from 11 studies, including 3589 participants between 1996 and 2016, were divided into three period groups based on the decade of study. Differences in semen parameters' distribution were presented in boxplot. p-values were calculated by the Kruskal-Wallis rank-sum test followed by Dunn post hoc test. Analyses were conducted using the R programming language. RESULTS: A small decrease was noted in mean sperm concentrations (88.1 million/ml, 87.6 million/ml, and 77.2 million/ml for the first, second, and third decades, respectively) (p < 0.01). However, the 5th percentile of sperm concentration for the third decade was higher than the first or second decades (18 million/ml versus 14.9 million/ml and 15 million/ml, respectively). No significant differences were noted in progressive motility over the years (p = 0.32). The percent of morphologically normal sperm decreased between the first (24.2%) and the second (12.6%) periods of the study (p < 0.001) and then increased in the third decade (14.2%) (p < 0.01). Total motile sperm count (TMC) declined between the second and third decades (189 million and 153.9 million, respectively, p < 0.001), at levels unlikely to decrease fertility. However, the 5th percentile of the TMC remained stable at 24.9, 20.8, and 20.6 million, for the first, second, and third decades respectively (p = 0.36). DISCUSSION AND CONCLUSION AND RELEVANCE: Trends in sperm parameters over the last three decades do not seem to be clinically significant.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,262 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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