A systematic review of the effect of COVID-19 on semen parameters
Notice bibliographique
Résumé
Background and objectives: Since the outbreak of COVID-19, more and more studies have proved that it has an impact on the male reproductive system. The purpose of this article is to investigate the effects of COVID-19 on male semen parameters, further analyze the incidence and risk factors of diseases related to semen parameters, and put forward to corresponding preventive measures. Methods: Retrieved from PubMed, Embase, The Cochrane Library, Web of Science, Clinicaltrails, CNKI, CBM, Wanfang Database and VIP to collect research on the effects of COVID-19 on the male reproductive system. The literature search was conducted until January 2022. In strict accordance with the inclusion and exclusion criteria, two researchers independently screened the literature and comprehensively analyzed five cohort studies on the impact of COVID-19 on male reproductive system. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to evaluate the quality of the included cohort studies, and Revman 5.4.1 was applied for statistical analysis. Results: Semen volume (RR = -0.10; 95% CI: 0.45, 0.26; P = 0.60), there was no significant difference between the test group and the control group; Sperm count (RR = -45.28; 95% CI: 66.38, 24.19; P = 0.0001), the sperm count of the COVID-19 test group was lower than that of the control group, and the difference was statistically significant; Sperm concentration (RR = -15.65 × 106; 95%CI: 31.52 × 106, 0.21 × 106; P = 0.05), there was no significant difference between the test group and the control group; progressive sperm motility (RR = 4.31; 95% CI: 4.62, 13.24; P = 0.34), there was no effect on progressive sperm motility in the COVID-19 test group compared with the control group. Conclusions: COVID-19 can reduce semen quality and affect male fertility. However, due to the limitations of this study, this conclusion needs to be further verified by large-sample, high-quality prospective cohort studies on the long-term effects of COVID-19 on male reproductive function.
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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 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 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 | 0,000 |
| 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 ».