(300) Systematic Review and Meta-analysis of Seasonal Variation on Human Semen Quality in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Different environmental exposures such as daylight hours and temperature influence spermatogenesis, which vary across seasons. However, studies on the variation of semen analysis across different seasons reported inconsistent results. Objective To investigate the seasonality of human semen parameters in the United States through a systematic review and meta-analysis. Methods We systematically searched PubMed, Scopus, and Web of Science for studies on seasonal variation of human semen parameters in the United States from conception to December 11, 2022, without language restriction, and also scrutinized the reference list of included studies for any additional related study. We determined the pooled standardized mean difference (SMD) and its 95% confidence interval (95%CI) between seasons using the random effect model in a case of substantial heterogeneity (I2 index≥50%) and the fixed-effect model in a case of low heterogeneity (I2 index<50%) in STATA version 17. The methodological quality was checked using Newcastle–Ottawa Quality Assessment Scale (NOS). Results Our search yielded 548 studies. After screening, 7 studies on 131,306 semen analyses were included for meta-analysis. All included studies had high methodological quality (NOS ≥ 7). Figure 1 shows the pooled SMD of semen parameters between seasons. Semen analysis in winter had a higher volume than those in spring (p-value=0.010; I2=4.63%). Winter had better semen quality than summer in terms of concentration (p-value=0.014; I2=0%) and total sperm count (p-value=0.044; I2=47.80%). Semen quality was also better in winter than in fall, in terms of volume (p-value=0.001; I2=0%), concentration (p-value=0.016; I2=23.68%), and total sperm count (p-value=0.022; I2=13.95%). Spring had better semen quality than summer in terms of concentration (p-value<0.001; I2=33.74%) and percent of normal morphology (p-value<0.001; I2=0%), and also had higher concentration than fall (p-value<0.001; I2=42.82%). Semen analysis in summer had a lower percentage of total motility than those in fall (p-value=0.045; I2=0%). Conclusions Semen parameters follow a seasonal pattern, with winter and spring showing better sperm quality regarding concentration and total sperm count than other seasons. Disclosure No.
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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 | 0,015 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».