Nomogram to predict changes in semen parameters following clomiphene citrate therapy for males with abnormal semen parameters
Notice bibliographique
Résumé
Background: Clomiphene citrate (CC) is known to improve semen quality for men with infertility, but there are no published algorithms to predict the changes in an individual’s semen parameters following CC therapy. Since there are multiple options to treat men with infertility, a model to predict the outcomes of CC therapy would allow men to make a more informed decision on their treatment choices. Methods: This is a prospective study on a cohort of 121 infertile men being treated empirically with CC 25 mg every other day for a minimum of three months. Men were included if they did not have other active fertility therapies other than the use of supplements. Semen samples and a hormone profile (including total testosterone, follicle stimulating hormone (FSH) and leutinizing hormone (LH)) were provided prior to and at least three months after initiation of therapy. The patient age, pre-CC hormone values and semen parameters were used to develop a nomogram to predict the post-CC hormone values and semen parameters. The model was developed with predictors selected using backward selection methods by minimizing root mean square error evaluated on 500 bootstrap runs. A zero-inflated negative binomial modeling (ZINB) approach was used to model sperm concentration and sperm motility. A generalized linear model for the Gamma distribution was used to model testosterone. A linear model was used to model log transformed LH, FSH and semen volume. Results: Post-CC sperm parameters and hormone values were predicted by the pre-CC sperm concentration, hormone values and patient. Nomograms were developed to predict the outcomes of CC therapy based on pre-CC parameters. Conclusion: These new models will help physicians personalize care by predicting the outcomes of therapy and allow clinicians to tailor the treatment to the individual couple.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».