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Enregistrement W4413923170 · doi:10.1093/humrep/deaf173

Fine particulate matter exposure and sperm DNA fragmentation in US men: a spatial cross-sectional study

2025· article· en· W4413923170 sur OpenAlexaff
Yuval Fouks, Denis A. Vaughan, Pietro Bortoletto, Jeffrey P. Chang, Daniel Lantsberg, V. Datta, Brian McSweeney, Joel Schwartz, Denny Sakkas

Notice bibliographique

RevueHuman Reproduction · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSperm and Testicular Function
Établissements canadiensNutrasource
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteUniversity of Oxford
Mots-clésSpermDNA fragmentationDemographyContext (archaeology)PopulationBiologySemenSocioeconomic statusPhysiologyEnvironmental healthMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY QUESTION: Does exposure to fine particulate matter (PM2.5) impact sperm DNA fragmentation? SUMMARY ANSWER: Higher PM2.5 exposure was associated with increased sperm DNA fragmentation, with greater effects observed in men of lower socioeconomic status (SES). WHAT IS KNOWN ALREADY: Environmental air pollutants such as PM2.5 have been linked to adverse reproductive and perinatal outcomes. However, their impact on sperm chromatin integrity remains underexplored, particularly in the context of geographic and sociodemographic modifiers. STUDY DESIGN, SIZE, DURATION: This was a cross-sectional study including 21 851 semen samples collected between 2005 and 2022 from men undergoing fertility evaluation across multiple US regions. PARTICIPANTS/MATERIALS, SETTING, METHODS: Semen samples were obtained from men older than 18 years, with testing performed in a single reference laboratory. Exposure to PM2.5 was estimated using validated satellite-derived models and aligned with the 70-80 day spermatogenic window prior to sample collection. Spatial linear mixed-effects models incorporating natural splines and geographic correlation structures were used to assess nonlinear associations between PM2.5 and sperm DNA fragmentation index (DFI), while adjusting for age, SES, population density, and racial composition. Interaction terms were used to evaluate effect modification. MAIN RESULTS AND THE ROLE OF CHANCE: Higher PM2.5 exposure was associated with increased DFI (estimate = 0.45; P = 0.0025), with a clear nonlinear dose-response pattern peaking at ∼11 µg/m³. A significant interaction was observed between PM2.5 and SES (estimate = 0.45; P = 0.0148), indicating that men from lower SES areas experienced stronger pollution-related DNA damage. Age remained a strong independent predictor: men ≥50 years showed markedly elevated DFI (estimate = 14.36; P < 0.0001). LIMITATIONS, REASONS FOR CAUTION: The sample was derived from men seeking fertility evaluation and may not represent the general population. ZIP-code level SES and exposure proxies may not reflect to the full extent an individual-level exposures, and residual confounding is possible. WIDER IMPLICATIONS OF THE FINDINGS: These results underscore the reproductive health consequences of environmental air pollution and its intersection with social inequality. PM2.5 exposure may disproportionately affect sperm chromatin quality in disadvantaged populations; this finding supports targeted environmental and reproductive health interventions. Sperm DNA fragmentation may serve as a biomarker of environmental and social stress. STUDY FUNDING/COMPETING INTEREST(S): This study was internally funded. V.X.D. and B.M. are employees of ReproSource, which provided laboratory testing, and Quest Diagnostics. No other conflicts of interest were reported. TRIAL REGISTRATION NUMBER: N/A.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,505

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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