Pre-Implantation Genetic Screening Techniques: Implications for Clinical Prenatal Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Chromosomal aneuploidy is responsible for a significant proportion of pregnancy failures, whether conceived naturally or through in vitro fertilization (IVF). In an effort to improve the success rate of IVF, screening embryos for aneuploidy - or pre-implantation genetic screening (PGS) - has been proposed as a means of ensuring only euploid embryos are selected for transfer. Early PGS approaches were based on fluorescence in situ hybridization testing, and have been shown not to improve live birth rates. Recent developments in genetic testing technologies - such as next-generation sequencing and quantitative polymerase chain reaction, coupled with embryo biopsy at the blastocyst stage - have shown promise in improving IVF outcomes, but they remain to be validated in adequately powered, prospective randomized trials. The extent to which IVF with PGS lowers the a priori risk of aneuploidy in ongoing pregnancies so conceived has been poorly described, rendering it difficult to incorporate the potential benefit of PGS into existing prenatal aneuploidy screening regimens such as cell-free DNA testing or conventional combined nuchal translucency and maternal biochemistry assessment. Further data on the sensitivity and specificity of various forms of molecular PGS testing would improve our understanding of the effectiveness and accuracy of these technologies. This, in addition to further research into methods of risk combination and assessment, would allow us to help our patients make better- informed decisions about whether or not to proceed with invasive diagnostic tests.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».