Predictive model of sperm DNA fragmentation using spermato-gram determined parameters

• Autores: Portella, Jimmy, López, Rosmary, Noriega-Hoces, Luis, Guzmán, Luis
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2014
• Institución: Sociedad Peruana de Obstetricia y Ginecología
• Repositorio: Revista SPOG - Revista Peruana de Ginecología y Obstetricia
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:ojs.spog:article/106
• Enlace del recurso: http://www.spog.org.pe/web/revista/index.php/RPGO/article/view/106
• Nivel de acceso: acceso abierto

Introduction: The spermatogram is used as a test of seminal quality. Recently, the sperm fragmentation test has demonstrated importance as sperm DNA integrity would affect clinical results in assisted reproduction treatments. Objectives: To determine spermatogram variables that would independently predict sperm DNA fragmentation index (SFI). Design: Retrospective, comparative study. Settings: Grupo PRANOR, Reprogenetics Latinoamerica, Clinica Concebir, Lima, Peru. Biologic material: Sperm. Methods: Individual variables and two models were compared: the first model considered percentage of sperm viability and patient’s age; the second model included percentage of motile sperms and age. Logistic regression analysis was done. Main outcome measures: Sperm viability, age. Results: Multivariate analysis showed that both models were significantly superior to individuals variables (p<0.01). The first model had non standardized coefficient values (95%CI) respectively of 0.200 (0.082 to 0.318) and -0.146 (-0.206 to -0.086). The second model had non standardized coefficient values (95%CI) respectively of -0.099 (-0.157 to -0.042) and 0.219 (0.99 to 0.339). Logistic regression analysis showed that the percentage of sperm viability and patient’s age predicted the probability of having an SFI over 30% with age non standardized coefficient values of 95%IC 0.034 (0.015 to 0.053) and viability percentage of-0.043 (0.034 to 0.052). Additionally the second model had 95%CI respectively of -0.04 (-0.031 to -0.049) and 0.035 (0.017 to 0.053). Finally, a ROC curve to determine the superiority of some model over individual variables showed that areas under the curve (ABC) of model 1 (age and sperm viability) was 0.727 (95%CI = 0.665 to 0.790) and model 2 (age and sperm total motility) 0.675 (95%CI = 0.606 to 0.744), compared with ABC of percentage of sperm viability = 0.295 (95%CI = 0.229 to 0.362), sperm total motility ABC = 0.333 (95%CI = 0.264 to 0.403) and patient’s age with ABC 0.584 (95%CI = 0.510 to 0.658). Conclusions: Age, and sperm motility and viability independently correlated with SFI and consequently these variables could be used as predictors of DNA fragmentation percentage.
Introducción: El análisis de espermatograma es utilizado como una prueba diagnóstica de la calidad seminal. Recientemente, el análisis de fragmentación espermática ha tomado importancia dado los diversos estudios que han demostrado que la integridad del ADN en el espermatozoide afectaría los resultados clínicos en los tratamientos de reproducción asistida. Objetivos: Identificar las variables analizadas en un espermatograma que predecirían independientemente el índice de fragmentación de ADN espermático (IFE). Diseño: Estudio retrospectivo, comparativo. Instituciones: Grupo PRANOR, Reprogenetics Latinoamerica, Clínica Concebir, Lima, Perú. Material biológico: Espermatozoides. Métodos: Se comparó variables individuales y dos modelos: el primero consideró el porcentaje de vialidad espermática y la edad del paciente; el segundo modelo incluyó el porcentaje de espermatozoides motiles y la edad. Se hizo análisis de regresión logística. Principales medidas de resultados: Viabilidad espermática, edad. Resultados: El análisis multivariado demostró que los dos modelos fueron significantemente superiores a las variables individuales (p<0,01). El primer modelo tuvo valores de coeficiente no estandarizados (IC95%) de 0,200 (0,082 a 0,318) y -0,146 (-0,206 a -0,086), respectivamente. El segundo modelo tuvo valores de coeficiente no estandarizados (IC95%) de -0,099 (-0,157 a -0,042) y 0,219 (0,99 a 0,339), respectivamente. El análisis de regresión logística demostró que el porcentaje de viabilidad espermática y la edad del paciente predijeron la probabilidad de tener un IFE superior al 30% con valores de coeficiente no estandarizados de edad de IC95% 0,034 (0,015 a 0,053) y porcentaje de viabilidad de -0,043 (0,034 a 0,052). Adicionalmente, el segundo modelo tuvo IC95% de -0,04 (-0,031 a -0,049) y 0,035 (0,017 a 0,053), respectivamente. Finalmente, una curva ROC construida para determinar la superioridad de algún modelo sobre las variables individuales demostró que las áreas bajo la curva (ABC) del modelo 1 (edad y viabilidad espermática) fue 0,727 (IC95% = 0,665 a 0,790) y el modelo 2 (edad y motilidad total de espermatozoides) 0,675 (IC95% = 0,606 a 0,744), comparadas con las ABC del porcentaje de viabilidad espermática = 0,295 (IC95% = 0,229 a 0,362), motilidad total de espermatozoides ABC = 0,333 (IC95% = 0,264 a 0,403) y edad de paciente con ABC 0,584 (IC95% = 0,510 a 0,658). Conclusiones: La edad, motilidad y viabilidad espermática correlacionaron de manera independiente con el IFE y, por tanto, estas variables podrían ser usadas como predictores del porcentaje de fragmentación de ADN.