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Enregistrement W4411749145 · doi:10.1093/humrep/deaf097.361

P-052 Redefining Male Infertility: ORP as a Key Marker for Sperm Quality

2025· article· en· W4411749145 sur OpenAlexaff
Artak Tadevosyan, Mélanie Chow-Shi-Yée, Jessica Carrière, Marie-Éve Stébenne, Isaac Jacques Kadoch

Notice bibliographique

RevueHuman Reproduction · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSperm and Testicular Function
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSperm qualityInfertilitySpermMale infertilityAndrologyGynecologyKey (lock)BiologyMedicineGeneticsPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Study question Can ORP serve as a reliable biomarker for male infertility assessment and should it be integrated into routine testing? Summary answer Since ORP does not correlate with DNA fragmentation, both parameters should be routinely assessed in male infertility evaluations for a comprehensive understanding of semen quality. What is known already Oxidative stress plays a crucial role in male infertility by impairing sperm function and increasing DNA fragmentation. ORP is an emerging marker to evaluate oxidative stress levels in semen. Elevated ORP has been associated with poor semen quality, including reduced motility and concentration. However, its relationship with SDF remains unclear, and studies assessing its predictive value for male infertility are limited. Understanding the association between ORP, sperm concentration, and SDF may help refine diagnostic protocols and improve patient management. Study design, size, duration This retrospective cohort study analyzed semen samples from 900 men undergoing fertility evaluation over two years. Participants/materials, setting, methods This study included men (mean age: 38 years) undergoing fertility evaluation. Semen samples were collected and analyzed following WHO guidelines to ensure standardized assessment of oxidative stress and sperm quality. Sperm DNA fragmentation (SDF) was measured using the TUNEL assay on the BD FACSLyric flow cytometer, while oxidation-reduction potential (ORP) was assessed with the MiOXSYS analyzer. Semen parameters, including concentration, total sperm count, pH, and abstinence duration, were also recorded. Main results and the role of chance Semen analysis of 900 men undergoing fertility evaluation showed a mean sperm concentration of 57.2 × 106 sperm/mL and a total sperm count of 147.9 × 106 sperm/sample. The mean semen pH was 8.2, and the average abstinence period was 2.9 days. ORP levels averaged 1.7 mV/106 sperm/mL, with values >1.34 mV/106 sperm/mL indicating high oxidative stress. The mean SDF was 19.4%, categorized as low (≤16.9%), moderate (16.9–30%), or high (>30%). The distribution of ORP and SDF categories among patients was: low ORP & low SDF (38.4%), low ORP & moderate SDF (22.6%), low ORP & high SDF (11.8%), high ORP & low SDF (13.8%), high ORP & moderate SDF (7.3%), and high ORP & high SDF (6.1%). A weak, non-significant correlation was found between ORP and SDF (Spearman r = 0.046, 95% CI: -0.02 to 0.11, P = 0.46). However, a significant negative correlation was observed between ORP and sperm concentration (Spearman r = -0.569, 95% CI: -0.61 to -0.52, P < 0.001). Limitations, reasons for caution Potential methodological variations in ORP and SDF measurement techniques may impact results. Standardization across different assay platforms and laboratory conditions is necessary to ensure consistency and reproducibility. Wider implications of the findings ORP is a valuable complementary marker for semen quality, helping identify infertile patients with normal DNA fragmentation. Since oxidative stress affects fertility independently of DFI, evaluating both markers in male infertility assessments could improve diagnostic accuracy and guide personalized treatment strategies, ultimately enhancing reproductive outcomes for affected individuals. Trial registration number No

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
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