Factors predicting successful sperm retrieval in men with nonobstructive Azoospermia: A single center perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Predicting successful sperm retrieval is essential in counseling infertile men with Azoospermia. Objectives To assess the predictors of successful sperm extraction in men with nonobstructive Azoospermia. Patients and Methods A retrospective study included all patients with nonobstructive Azoospermia from January 2018 to May 2019. Subdivided into two groups, group I (negative sperm retrieval) and group II (positive sperm retrieval). Results A total of 108 patients with a mean age of 36.8 ± 10 years were included. The rate of successful sperm retrieval was 47.2%. Group I included 57 patients (52.8%) with a mean age of 33.98 ± 6.18, and group II included 51 patients (47.2%) with a mean age of 40.04 ± 12.22 (p = 0.008). Follicular stimulating hormone (FSH) levels were significantly higher in group I (18.55 ± 13 vs. 7.97 ± 7.11; p < 0.004). Similarly, in group I, luteinizing hormone was significantly higher (11.4 ± 7.45 vs. 5.9 ± 4.4; p < 0.001). Age and FSH were the independent predictors of successful micro‐TESE. Additionally, successful pregnancies were 13.7% of patients, 28.6% of which gave rise to living birth. Conclusion Patients' age and serum FSH are independent predictors of successful sperm retrieval for infertile men with nonobstructive Azoospermia; young patients with high FSH levels could have little chance of sperm retrieval.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».