Case series – COVID-19 is unlikely to affect male fertility: Results of histopathological and reverse transcriptase polymerase chain reaction analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We aimed to analyze the testicular histopathology of men who died with active COVID-19 infection. METHODS: We performed autopsy of eight consecutive men who died of COVID-19 pneumonia. Lung and testis tissue of all men were stained for SARS-CoV-2 nucleocapsid, angiotensin-converting enzyme 2 (ACE-2) receptor immunohistochemistry (IHC). H&E was performed to assess for spermatogenesis and evidence of testicle tissue damage. Reverse transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR) analysis for SARS-CoV-2 was performed on matched lung and bilateral testicular tissue samples from all men. RESULTS: Patient age ranged from 50-79 years. SARS-CoV-2 viral RNA was detected by RTPCR in testis tissue in one man. All eight testicle specimens that underwent IHC for ACE2 receptor showed uniformly strong immunoreactivity against all testicle cell populations. By H&E, all testis specimens showed no inflammation, vascular thrombosis, vasculitis, or morphological evidence of viral changes. One case showed diminished but not absent spermatogenesis, consistent with patient age. CONCLUSIONS: Our results suggest that SARS-CoV-2 is unlikely to affect male fertility. Contrary to all prior histological studies, our results showed no evidence of damage to reproductive tissues that might impair fertility.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».