Comparison of sperm parameters and fertility rate in subclinical varicocele patients treated with varicocelectomy versus no varicocelectomy: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Subclinical varicocele is defined as non-palpable varicocele which diagnosed solely through imaging examination, namely ultrasonography. Despite the current high prevalence of subclinical varicocele as one of the most common cause of men infertility, there is still lack of evidence regarding the need to perform varicocelectomy among these patients. This systematic review aims to evaluate and compare the sperm parameters and fertility rate of subclinical varicocele patients treated with varicocelectomy versus no treatment. Methods: A systematic literature search was conducted on the international databases PubMed, Scopus, Cochrane, EMBASE, EBSCOHost, and Google Scholar published in the last ten years up to August 21st, 2022. Risk of bias assessment was performed using the Newcastle-Ottawa Scale tools for cohort study and converted regarding the AHRQ standards. Results: Three cohort studies were conducted in three different countries with 363 patients. The risk of bias assessment revealed that all of the three studies included in this review have good quality and low risk of bias. Varicocelectomy significantly improves sperm parameters in terms of sperm concentration (p<0.05) and sperm motility (p<0.05) while its effects on sperm morphology are not significant (p>0.05). The effects of varicocelectomy on fertility rate are reported by one study by Cantoro et al. as significant (p=0.011). Conclusion: Varicocelectomy correction has been proved to significantly improve sperm parameters in terms of sperm concentration and motility, while its effect on fertility rate remains unclear and no conclusion can be drawn yet. Therefore, this study recommends further randomized controlled studies with larger sample size in the future to prove the effectiveness of varicocelectomy in subclinical varicocele patients before its implementation in clinical settings.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 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 ».