Male infection: cross-contamination risk management and impact on sperm parameters
Notice bibliographique
Résumé
Chronic viral infections are considered a risk factor for male fertility given their ability to infect semen. Several studies have shown that semen parameters and gamete DNA integrity can be compromised by human immunodeficiency virus (HIV), hepatitis B virus (HBV) and hepatitis C virus (HCV) infections. These effects on male fertility are also associated with other types of infection, such as human papillomavirus. To date, European directives for viral screening of couples undergoing assisted reproduction treatment requires evaluation only for the three most common infections: HIV, HBV and HCV. In all these cases it is essential that all operators involved in the laboratory are aware of the risk to themselves and to the patients treated, and also of the risk associated with the possibility of cross-contamination with other patients. In IVF centres, specific procedures must be established and respected in the case of serodiscordant couples, in order to guarantee correct management and treatment of biological samples. We can reduce or minimise the risk of cross-contamination by applying specific laboratory protocols for the safe handling of gametes and embryos. This mini review aims to describe the impact of viral infection on sperm and male fertility and the protocols and recommendations for the management of gametes from serodiscordant couples with infectious diseases. KEY WORDS: Serodiscordant, IVF, cross-contamination, procedures, male infertility, sexual transmission, sperm, viruses.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».