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Enregistrement W6977433155 · doi:10.6084/m9.figshare.c.5665864

Association of diabetes and obesity with sperm parameters and testosterone levels: a meta-analysis

2021· other· en· W6977433155 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2021
Typeother
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGa2O3 and related materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetes mellitusSpermObesitySperm qualitySemenTestosterone (patch)Semen qualitySemen analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The present study performed two distinct meta-analyses with common outcomes (sperm parameters); one was performed in obese individuals (and non-obese controls) and the other in diabetic individuals (and non-diabetic controls). Methods PubMed, Embase, The Cochrane library, Web of Science, Scopus databases were searched to collect clinical studies related to the effects of obesity and diabetes on male sperm from inception to on 1st February 2021. Statistical meta-analyses were performed using the RevMan 5.4 software. Stata16 software was used to detect publication bias. The methodological quality of the included studies was assessed with the Ottawa–Newcastle scale using a star-based system. Results A total of 44 studies were finally included in the present study, which enrolled 20,367 obese patients and 1386 patients with diabetes. The meta-analysis results showed that both obesity and diabetes were associated with reduced semen volume (obese versus non-obese controls: mean difference (MD) = − 0.25, 95% CI = (− 0.33, − 0.16), p < 0.001; diabetes versus non-diabetic controls: MD = − 0.45, 95% CI = (− 0.63, − 0.27), p < 0.001), reduced sperm count (obese versus non-obese controls: MD = − 23.84, 95% CI = (− 30.36, − 17.33), p < 0.001; diabetes versus non-diabetic controls: MD = − 13.12, 95% CI = (− 18.43, − 7.82), p < 0.001), reduced sperm concentration (obese versus non-obese controls: MD = − 7.26, 95% CI = (− 10.07, − 4.46), p < 0.001; diabetes versus non-diabetic controls: MD = − 11.73, 95% CI = (− 21.44, − 2.01), p = 0.02), reduced progressive motility (obese versus non-obese controls: MD = − 5.68, 95% CI = (− 8.79, − 2.56), p < 0.001; diabetes versus non-diabetic controls: MD = − 14.37, 95% CI = (− 21.79, − 6.96), p = 0.001), and decreased testosterone levels (obese versus non-obese controls: MD = − 1.11, 95% CI = (− 1.92, − 0.30), p = 0.007; diabetes versus non-diabetic controls: MD = − 0.37, 95% CI = (− 0.63, − 0.12), p = 0.004). Conclusions Current evidence suggests that obesity and diabetes negatively affect sperm parameters in men and are associated with low testosterone levels. Due to the limitation of the number and quality of included studies, the above conclusions need to be verified by more high-quality studies.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil0,670

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,3310,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,185 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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