Laboratory Evaluation of Infertility-An Updated Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Infertility is a significant global public health issue affecting approximately 15% of couples worldwide. Female fertility declines with advancing age due to progressive reduction in ovarian reserve and oocyte quality, while male, anatomical, endocrine, genetic, and environmental factors further contribute to reproductive failure. Accurate laboratory evaluation is central to identifying the underlying causes and guiding effective management. Aim: This review aims to provide an updated and comprehensive overview of the laboratory evaluation of infertility, emphasizing hormonal, semen, genetic, and biochemical assessments while highlighting methodological considerations and clinical relevance. Methods: A narrative review of current laboratory practices in infertility evaluation was conducted. The article synthesizes evidence on endocrine testing, ovarian reserve assessment, ovulatory function, semen analysis, genetic screening, immunoassay methodologies, and interfering factors affecting test accuracy. Results: Laboratory evaluation plays a pivotal role in infertility diagnosis, particularly through assessment of the hypothalamic–pituitary–ovarian axis, ovarian reserve markers (AMH, FSH, AFC), luteal progesterone levels, and comprehensive semen analysis. Immunoassays remain the mainstay of hormone testing, although interference from heterophilic antibodies, cross-reactivity, and preanalytical variables may compromise results. Advanced techniques such as LC–MS/MS improve analytical accuracy in selected cases. Genetic testing and quality control mechanisms further enhance diagnostic precision and clinical decision-making. Conclusion: An integrated laboratory approach, supported by rigorous quality control and awareness of assay limitations, is essential for accurate infertility evaluation. Tailored laboratory investigations enable personalized treatment strategies and improved reproductive outcomes.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».