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Enregistrement W2134995456 · doi:10.1093/humrep/deh889

Life table (survival) analysis to generate cumulative pregnancy rates in assisted reproduction: are we overestimating our success rates?

2005· review· en· W2134995456 sur OpenAlexaff
Salim Daya

Notice bibliographique

RevueHuman Reproduction · 2005
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Technologies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCensoring (clinical trials)PregnancyInfertilityPregnancy rateLife tableStatisticsMedicineObstetricsGynecologyComputer scienceDemographyMathematicsPopulationBiologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The variability in the numbers of treatment cycles couples may undertake with assisted reproductive technology (ART) and the length of time they may have to wait between successive cycles of treatment make the evaluation of treatment efficacy and prognosis complicated. The cumulative pregnancy rate using the life table method of analysis is being used more frequently to estimate the effectiveness of treatment. Although this approach is valid in some areas of infertility research, its use in ART is not appropriate, because the factors necessary for the analysis (particularly the scale for measuring the passage of time and lack of informative censoring) are not satisfied. Consequently, an overestimation of the effect of treatment is produced that may lead to biased decision making. Although there is no easy solution to this problem, several options for summarizing the outcome data are offered: pregnancy rate per cycle, time-limited analysis using proportions, conservative cycle-based cumulative pregnancy rate and real-time-based cumulative pregnancy rate. In this manner, more realistic information can be generated to counsel patients, evaluate the efficacy of treatments, compare rates among centres and guide the formulation of policies for infertility management and resource allocation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,252
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations64
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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