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Enregistrement W4396518240 · doi:10.1111/andr.13638

Intra‐individual changes in sperm parameters and total motile count with time among infertile men

2024· article· en· W4396518240 sur OpenAlexaff
Gilad Karavani, Bader Akroof, Susan Lau, Kirk Lo, Ethan D. Grober, Vrati M. Mehra, Mohamed S. Kattan, Katherine Lajkosz, Keith Jarvi

Notice bibliographique

RevueAndrology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSperm and Testicular Function
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSemenSpermInterquartile rangeSemen qualitySperm motilitySemen analysisAndrologyBiologyMedicineInfertilityCohortInternal medicinePregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Paternal age association with sperm parameters has been previously studied, demonstrating a decrease in semen volume, sperm motility, and sperm morphology, but not in sperm concentration. However, scarce data exists on the individual intra-personal changes in semen parameters with time. STUDY DESIGN: Retrospective cohort study. OBJECTIVE: To evaluate the changes in semen parameters and total motile count of infertile men over time. MATERIALS AND METHODS: In this retrospective cohort study, infertile men without known risk factors for sperm quality deterioration and at least two semen analyses done > 3 months apart, between 2005 and 2021, were evaluated. Allocation to groups was according to time between first and last semen analyses - 3-12 months, 1-3 years, 3-5 years, and > 5 years. Basic characteristics and first and last semen analyses were compared. The primary outcome was the change in sperm parameters and the secondary outcome was the occurrence of a total motile count < 5 million in men with an initial total motile count > 10 million. RESULTS: A total of 2018 men were included in the study. The median age at first semen analyses was 36.2 (interquartile range: 32.8-40.1) years and the median time between semen analyses was 323 days (range 90-5810 days). The overall trend demonstrated an increase in concentration in the 3-12 months and the 1-3 years groups, whereas volume, motility, and morphology remained similar in these time groups. Semen analyses done more than 5 years apart showed decreased volume (p < 0.05), motility (p < 0.05) morphology (p < 0.05), and steady sperm concentration. Significant declines in TMCs were found over time (p < 0.001), with 18% and 22% of infertile men with an initial total motile count > 10 million dropping to < 5 million after 3 and 5 years, respectively. The factors independently predictive of total motile count < 5 M in the last semen analyses in men with an initial total motile count of > 10 M in a multivariate logistic regression model were baseline volume (odds ratio 0.80, p = 0.03), baseline total motile count (odds ratio 0.98, p = 0.01) and time between semen analyses - 3-5 years (odds ratio 3.79, p < 0.001) and > 5 years (odds ratio 3.49, p = 0.04) DISCUSSION: Our study demonstrates, at the individual level, that while improvement in sperm concentration is observed in the first year and between 1 and 3 years, possibly due to fertility treatments, fertility-related counseling, and lifestyle changes, semen parameters decline with time over 3 years in individuals. Of significance, close to 22% of men with an initial total motile count > 10 million (a range where spontaneous pregnancy is attainable) declined to < 5 million (a range usually indicating a need for in-vitro fertilization/intracytoplasmic sperm injection) over 5 years. This data could contribute to individualized family planning for infertile men regarding the mode and timing of conception and the need for sperm banking, in order to minimize the need for future fertility treatments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,222
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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