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Enregistrement W2047767764 · doi:10.1097/gco.0000000000000072

Time-lapse embryo imaging technology

2014· review· en· W2047767764 sur OpenAlexaff
Necati Fındıklı, Engin Oral

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Obstetrics & Gynecology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensCentre Casa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmbryoScope (computer science)Embryo qualitySelection (genetic algorithm)MedicineEmbryo cultureRisk analysis (engineering)Biochemical engineeringComputer scienceCryopreservationBiologyEmbryogenesisArtificial intelligenceCell biologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: The purpose of the review is to summarize recent developments in time-lapse technologies and early embryo morphokinetics and to discuss their impact on current clinical outcomes. RECENT FINDINGS: Contemporary embryo culture and selection methodologies that are based on classical morphology are clearly limited in providing the most suitable embryo for a successful pregnancy. Noninvasive observation of embryo development by capturing the images with a time-lapse device has recently been proposed to be a better method of embryo viability assessment. Such methodologies have been shown to increase the quality and the quantity of information on the viability without disturbing the culture conditions. SUMMARY: Commercial availability of different time-lapse devices for human embryos facilitated the use of morphokinetics as an additional tool in human embryo selection. The application of such technologies has already shown positive results on clinical outcome by increasing our scope of traditional embryo selection, leading to higher implantation and clinical pregnancy rates. Additional benefit can come from the less-disturbed incubation environment that is created by all-in-one incubators. Such devices can also be very important research tools in order to observe and analyze the effect of different patient-specific or clinical conditions on embryo development parameters that are not available through classical embryo scoring.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,323 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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