Expectations and limitations of ovarian tissue transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Constant progress in the diagnosis and treatment of cancer disease has increased the number and prognosis of cancer survivors. However, the toxic effects of chemotherapy and radiotherapy on ovarian function have resulted in premature ovarian failure. Patients are, therefore, still expecting methods to be developed to preserve their fertility successfully. Several potential options are available to preserve fertility in patients who face premature ovarian failure, including immature or mature oocyte and embryo cryopreservation. However, for children or prepubertal women needing immediate chemotherapy, cryopreservation of ovarian tissue is the only alternative. The ultimate aim of this strategy is to implant ovarian tissue into the pelvic cavity (orthotopic site) or in a heterotopic site once oncological treatment is completed and the patient is disease free. Transplantation of ovarian tissue with sufficiently large numbers of follicles could potentially restore endocrine function and allow multiple cycles for conception. However, the success of ovarian tissue transplantation still has multiple challenges, such as the low number of follicles in the graft that may affect their longevity as well as the survival of the tissue during ex vivo processing and subsequent transplantation. Therefore, this review aims to summarize the achievements of ovary grafting and the potential techniques that have been developed to improve ovarian graft survival.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».