Post-Vasectomy Semen Analysis: Optimizing Laboratory Procedures and Test Interpretation through a Clinical Audit and Global Survey of Practices
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The success of vasectomy is determined by the outcome of a post-vasectomy semen analysis (PVSA). This article describes a step-by-step procedure to perform PVSA accurately, report data from patients who underwent post vasectomy semen analysis between 2015 and 2021 experience, along with results from an international online survey on clinical practice. MATERIALS AND METHODS: We present a detailed step-by-step protocol for performing and interpretating PVSA testing, along with recommendations for proficiency testing, competency assessment for performing PVSA, and clinical and laboratory scenarios. Moreover, we conducted an analysis of 1,114 PVSA performed at the Cleveland Clinic's Andrology Laboratory and an online survey to understand clinician responses to the PVSA results in various countries. RESULTS: Results from our clinical experience showed that 92.1% of patients passed PVSA, with 7.9% being further tested. A total of 78 experts from 19 countries participated in the survey, and the majority reported to use time from vasectomy rather than the number of ejaculations as criterion to request PVSA. A high percentage of responders reported permitting unprotected intercourse only if PVSA samples show azoospermia while, in the presence of few non-motile sperm, the majority of responders suggested using alternative contraception, followed by another PVSA. In the presence of motile sperm, the majority of participants asked for further PVSA testing. Repeat vasectomy was mainly recommended if motile sperm were observed after multiple PVSA's. A large percentage reported to recommend a second PVSA due to the possibility of legal actions. CONCLUSIONS: Our results highlighted varying clinical practices around the globe, with controversy over the significance of non-motile sperm in the PVSA sample. Our data suggest that less stringent AUA guidelines would help improve test compliance. A large longitudinal multi-center study would clarify various doubts related to timing and interpretation of PVSA and would also help us to understand, and perhaps predict, recanalization and the potential for future failure of a vasectomy.
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 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 | 0,022 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».