MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389279310 · doi:10.22074/ijfs.2023.560766.1355

An Analysis of pre and post-Processing Semen Parameters at The Time of Intrauterine Insemination; and The Confounding Effects of Total Motile Sperm Counts on Pregnancy Outcome: A Prospective Cohort Study.

2023· article· en· W4389279310 sur OpenAlexaffabout
Michael H. Dahan, Seang Lin Tan, Suresh Nair, Tehila Feinberg Isaacs

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian function and disorders
Établissements canadiensCollège de Maisonneuve
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institutes of Health
Mots-clésConfoundingLogistic regressionPregnancyMedicineObstetricsInfertilityGynecologyStepwise regressionSemenAndrologyBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study aims to determine whether pre or post-processing semen parameters obtained during intrauterine insemination (IUI) predict pregnancy when controlling for confounding effects. MATERIALS AND METHODS: A prospective cohort study of 2231 semen analyses was conducted at McGill University of IVF center. Any couples who underwent IUI with partner sperm, over a 2.5-year period, were included. Controlled ovarian stimulation was done with Clomiphene Citrate, Letrozole, or Gonadotropins. Statistical analysis was performed using t tests, two types of stepwise logistic regression, and stepwise discriminant analysis. A comparison of pre and post-processing semen parameters was undertaken to determine the probability of pregnancy. RESULTS: There were significant differences between pregnant and non-pregnant women in post-processing concentration (P=0.043), post-processing total motile sperm count (TMSC) (P=0.049), and post-linearity (P=0.012). However, when variable out-of-the-equation logistic regression or discriminant analysis, which controls for confounding effects between variables, were used, the findings were no longer significant. It was statistically proven that when a variable in the equation logistic regression was employed, post-processing concentration (P=0.005) and post-processing TMSC (P=0.009) remained reliable predictors of pregnancy. CONCLUSION: Two of three prediction models suggested that TMSC's relationship with pregnancy is due to confounding factors. One model maintained the validity of the TMSC. While TMSC has always been studied as an important predictor of insemination pregnancies, this finding may be due to confounding effects between semen parameters and therefore requires further investigation as to this relationship.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePubMedMême sujetOvarian function and disordersTravaux en français237 207