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Enregistrement W4381620100 · doi:10.1093/humrep/dead093.249

P-088 The Paternal Clock: Shedding Light on the Relationship Between Paternal Age and Sperm DNA Fragmentation

2023· article· en· W4381620100 sur OpenAlexaboutno aff
Eva Kadoch, A Tadevsoyan, Armand Zini, S. Phillips, F. Bissonnette, Isaac-Jacques Kadoch

Notice bibliographique

RevueHuman Reproduction · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpermSemenDNA fragmentationOffspringPopulationFertilitySemen analysisMedicineInfertilityGynecologyMale infertilityBiologyAndrologyDemographyPregnancyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Study question What is the impact of advanced paternal age (APA) on sperm DNA fragmentation index (DFI)? Summary answer Sperm DFI levels remain relatively stable until the age of 35 and increase progressively beyond that age. What is known already APA can have a negative impact on male fertility and the health of offspring. Previous studies have shown that APA is linked to poor conventional sperm parameters, including decreased semen volume, sperm count, motility, morphology, as well as poor sperm DNA integrity. Additionally, APA has been associated with reduced natural or assisted reproduction and perinatal outcomes and a higher risk of genetic and chromosomal abnormalities in the offspring. Study design, size, duration A retrospective cohort study of 4250 consecutive semen samples from men undergoing infertility evaluation at the OVO clinic, in Montreal, Canada, between April 2016 and December 2022. Participants were stratified into seven age groups: <26 (n = 36; 0,8%), 26-30 (n = 500; 11,8%), 31-35 (n = 1269; 29,9%), 36-40 (n = 1268; 29,8%), 41-45 (n = 732; 17,2%), 46-50 (n = 304; 7,2%), >50 years (n = 141; 3,3%). The mean age was 37.4 ± 6.4 years (range 18-71 years). Participants/materials, setting, methods The study was population-based and included male patients from all ages, ethnicities, and medical histories. Semen samples were collected after 2-3 days of abstinence. For patients who underwent more than one DFI testing, only the first sample was included, and any duplicates were excluded. DFI was evaluated by flow-cytometry based TUNEL assay using the APO-Direct Kit. Data were analyzed using one-way ANOVA and T3 Dunnett post-hoc multiple comparison test, as well as Pearson’s correlation coefficient. Main results and the role of chance The results show a significant positive correlation between %DFI and age (r = 0.19, p < 0.001). Mean %DFI levels were relatively stable in men aged <26 to 35 years (17.9%, 18.1% and 18.1% in men aged <26, 26-30 and 31-35, respectively), with %DFI increasing progressively beyond age 35 (20.7%, 22.5%, 25.7% and 27.9% in men aged 36-40, 41-45, 46-50 and >50, respectively). The mean %DFI in the 36-40 age group was significantly higher than in the 31-35 age group (p < 0,001). Our study has uncovered that %DFI follows an exponential curve starting at age 35, indicating that the %DFI accelerates significantly as men age beyond their mid-30s. Limitations, reasons for caution This retrospective analysis has inherent limitations that may introduce confounding variables. The patient clinical background, such as medical history and lifestyle factors was not assessed. Also, the studied cohort consisted of a population under investigation for infertility and may not be representative of the general male population. Wider implications of the findings The study demonstrates the age-related increase in sperm %DFI and suggests that there may be an age cut-off below which sperm %DFI is stable and beyond which sperm %DFI increases. This information may be useful to medical specialists that offer sperm DNA testing to infertile couples. Trial registration number not applicable

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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