Effects of virtual reality erotica on ejaculate quality of sperm donors: a balanced and randomized controlled cross-over within-subjects trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous research has shown that the type and duration of erotic material that men have access to during masturbation can influence semen parameters. To our knowledge, the use of virtual reality (VR) headsets to present erotica has not previously been studied. We reasoned that, because VR can provide a more immersive experience to the user, semen parameters of masturbatory ejaculates may be altered. METHODS: This study had a balanced and randomized controlled cross-over within-subjects design. 504 ejaculates were collected from 63 sperm donors at 4 locations in Denmark. During masturbation each donor was instructed to observe erotic material either on a touch screen monitor or using a VR headset. The order of each pair of within-subject treatments was randomized by the throw of a dice. Anonymized data were analysed with linear mixed and piecewise structural equation models. RESULTS: Both abstinence period and VR-use influenced the total number of motile spermatozoa ejaculated. For short abstinence periods, VR-use increased the number of motile sperm in the ejaculate. However, the difference between VR and non-VR ejaculates decreased as abstinence period increased such that there was no difference at the mean abstinence period of 58 h. For longer abstinence periods, total motile sperm counts were lower, on average, when men used VR compared to those that did not. CONCLUSION: The use of VR headsets to view erotica had a strong positive effect on the number of motile sperm in an ejaculate when the donor's abstinence time was short (< 24 h). VR-use could improve the ejaculate quality of men who are asked to provide samples after a short period of abstinence, such as men in infertile partnerships producing samples for ART or cancer patients depositing sperm before treatment. TRIAL REGISTRATION: Trial retrospectively registered on 13 July 2022 at ClinicalTrials.gov. Identifier: NCT05457764.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».