Uninformed Decisions? The Online Presentation of Success and Failure of IVF and Related Methods on German IVF Centre Websites
Notice bibliographique
Résumé
<b>Background:</b> Patients increasingly use the internet as a source of medical information before initial contact with doctors and during treatment. This applies to reproductive medicine too, where the internet could offer patients the chance to inform themselves in advance about specific procedures and the treatment centres that offer them. In this way it could potentially contribute to informed patient decision-making. This article analyses the web presence of German fertility treatment centres with respect to the provision of information on success rates, risks and side effects of treatment. <b>Methods:</b> Analysis of published success rates and information on the risks and adverse effects of IVF and related methods on German IVF centre websites. <b>Results:</b> Over half of the 129 centres (62.02 %) state a general success rate or their own institutionʼs success rate. Less than a quarter (24.03 %) states their own institutionʼs pregnancy rate and only 7.75 % their own birth rate. The published success rates are mostly pregnancy rates (pregnancy per embryo transfer), which by definition are higher than baby take-home-rates creating unrealistic expectations. Only 61 centres (47.29 %) mention risks and side effects of the procedures offered, and that in varying detail. Only 7 centres (5.43 %) provide information on the risk of psychological stress associated with unsuccessful fertility treatment. <b>Conclusion:</b> There is insufficient opportunity for women and their partners to inform themselves adequately on the internet in advance of treatment about available treatment methods, their success rates and associated risks/side effects; this applies both to specific facilities as well as to the procedures in general. In contrast to other countries, in Germany there is a lack of discussion on content requirements for fertility treatment facility websites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».