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Enregistrement W2079956848 · doi:10.1097/gco.0b013e3283373c13

Economics of assisted reproductive technologies

2010· review· en· W2079956848 sur OpenAlex
Barış Ata, Emre Seli

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Obstetrics & Gynecology · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Technologies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReimbursementAssisted reproductive technologyMedicineHealth carePregnancyEconomic growthInfertilityEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: To give an overview of the economic aspects of assisted reproductive technologies (ART) and assess the implications of economic factors for utilization and practice of ART. RECENT FINDINGS: The out-of-pocket expenses for the couple seem to be the key determinant of ART utilization. Countries with reimbursement plans, which minimize out-of-pocket expenses, achieve the highest ART utilization rates. The economic burden of ART on national healthcare expenditure is modest even for countries offering the most generous reimbursement policies. Downstream costs of ART arise from multiple pregnancies and associated prematurity-related complications. These costs can outweigh the cost of ART itself. Public reimbursement plans accompanied by strict regulations for number of embryos to be transferred seem to increase not only ART utilization rates but also the uptake of single embryo transfers. SUMMARY: Although ART is expensive for individuals, it is affordable for the society, at least in the industrialized world. Public reimbursement relieves the pressure on both the physicians and the patients for achievement of pregnancy with the minimum number of treatment attempts, consequently leading to a decrease in the number of embryos transferred and in multiple pregnancies.

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.

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)0,048
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
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 enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,268 · 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