DEFINING ELIGIBILITY CRITERIA FOR FUNDING POLICIES AROUND <i>IN VITRO</i> FERTILIZATION
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This review aims to assess the state of the science around the potential impact of certain patient characteristics on the safety and effectiveness of in vitro fertilization (IVF). METHODS: Following Cochrane Collaboration guidelines and the PRISMA statement, a comprehensive systematic review of reviews and recent primary studies examining the impact of paternal age and maternal age, smoking, and body mass index (BMI) on the safety and effectiveness of IVF was performed. Papers, published between January 2007 and June 2014, were independently reviewed and critically appraised by two researchers using published quality assessment tools for reviews and primary studies. Due to heterogeneity across papers (different study designs and patient selection criteria), a qualitative analysis of extracted information was performed. RESULTS: Seventeen papers (ten systematic reviews and seven primary studies) were included. They comprised evidence from retrospective observational studies in which maternal age, BMI, and smoking status were explored as part of secondary analyses of larger studies. The majority of papers found that the likelihood of achieving a pregnancy was lower among women who were >40 years, had a BMI ≥ 25 and smoked. Advanced maternal age and BMI were also associated with higher rates of preterm birth and low birth weight. CONCLUSIONS: Based on available evidence, it may be appropriate to consider "maternal age" and "morbid obesity" in public funding policies that aim to maximize the effectiveness of IVF. However, given inconsistencies in the effect of smoking across different pregnancy-related outcomes, support for incorporating it into funding conditions appears weak.
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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 | 0,248 | 0,497 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».