Global Practice Patterns in the Evaluation of Non-Obstructive Azoospermia: Results of a World-Wide Survey and Expert Recommendations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Non-obstructive azoospermia (NOA) represents the persistent absence of sperm in ejaculate without obstruction, stemming from diverse disease processes. This survey explores global practices in NOA diagnosis, comparing them with guidelines and offering expert recommendations. MATERIALS AND METHODS: A 56-item questionnaire survey on NOA diagnosis and management was conducted globally from July to September 2022. This paper focuses on part 1, evaluating NOA diagnosis. Data from 367 participants across 49 countries were analyzed descriptively, with a Delphi process used for expert recommendations. RESULTS: Of 336 eligible responses, most participants were experienced attending physicians (70.93%). To diagnose azoospermia definitively, 81.7% requested two semen samples. Commonly ordered hormone tests included serum follicle-stimulating hormone (FSH) (97.0%), total testosterone (92.9%), and luteinizing hormone (86.9%). Genetic testing was requested by 66.6%, with karyotype analysis (86.2%) and Y chromosome microdeletions (88.3%) prevalent. Diagnostic testicular biopsy, distinguishing obstructive azoospermia (OA) from NOA, was not performed by 45.1%, while 34.6% did it selectively. Differentiation relied on physical examination (76.1%), serum hormone profiles (69.6%), and semen tests (68.1%). Expectations of finding sperm surgically were higher in men with normal FSH, larger testes, and a history of sperm in ejaculate. CONCLUSIONS: This expert survey, encompassing 367 participants from 49 countries, unveils congruence with recommended guidelines in NOA diagnosis. However, noteworthy disparities in practices suggest a need for evidence-based, international consensus guidelines to standardize NOA evaluation, addressing existing gaps in professional recommendations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle