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.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».