Combined sperm selection techniques to boost the success of in Vitro Fertilization (IVF) and Intra Cytoplasmic Sperm Injection (ICSI)
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to assess the effectiveness of combined methods of Density gradient centrifugation and swim-up (D.G.C/S. U) and Density gradient centrifugation and zeta potential (D.G.C/Z) in semen samples to treat sperm abnormality, decrease DNA fragmentation, and choose one of the best methods for Teratozoospermia patients who have high Sperm DNA Fragmentation (SDF) undergoing assisted reproduction. Method: 101 patients, who all have teratozoospermia with high DNA fragmentation visited the fertility clinic. Semen features were examined using established criteria According to Recent World Health Organization (WHO), DGC /Z and DGC/ SU methods were carried out on semen samples After that, the samples were evaluated by Sperm Chromatin Dispersion (SCD) testing was used by the WHO to detect DNA damage recently. Result:The first combined method used showed statistically significant higher motility with DGC/su(p < 0.001), while the other method showed statistically significant, lower DNA fragmentation and fewer abnormalities was DGC/Z(p < 0.001). We discovered no statistically significant connection between defective sperm morphology and DNA damage. There is no link between sperm motility and DNA damage, indicating that defective sperm are more likely to be normal DNA. Conclusion: According to the results of the current study, the combined use of the DGC/Z and DGC/swim-up procedures improved the motility, morphology, and DNA integrity of semen samples, which may increase the probability of a successful pregnancy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».