Notice bibliographique
Résumé
Few reports provide pregnancy or birth rates for large groups of infertile couples having a comprehensive range of treatments. This model utilizes published evidence about diagnosis, treatment, the duration of treatment and the proportion of couples receiving treatment. Assisted reproduction technology treatment (ART) utilization was set arbitrarily at three levels: 3, 10 or 50% of the couples that had no live birth after conventional treatment. For each diagnosis and treatment the model estimated total live births, singleton live births and multiple live births per 10,000 couples. The overall live birth rate with non-ART treatment would be 37%, involving 3,725 live births, of which 3,478 (93%) would be singleton and 247 (7%) would be multiple. With ART utilization at 3, 10 and 50% of couples with persistent infertility in each diagnostic category, live birth rates were 39, 43 and 47% respectively, with 8, 10 and 12% multiple births. The corresponding utilization of ART would be 244, 813 and 1481 ART cycles per 10(6) population per annum. Typical management of infertility would fall short of 50% live births even with extensive utilization of ART. Underlying unknown untreatable factors remain barriers to greater overall success in the treatment of infertility.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».