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Enregistrement W2889492045 · doi:10.1071/py18040

Australians’ understanding of the decline in fertility with increasing age and attitudes towards ovarian reserve screening

2018· article· en· W2889492045 sur OpenAlexaff
Alisha Evans, Sheryl de Lacey, Kelton Tremellen

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Primary Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Technologies
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesFlinders University
Mots-clésFertilityOvarian reserveNatural fertilityDemographyReproductive medicineFamily planningMedicineGynecologyInfertilityGerontologyPopulationPregnancyBiologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study is to determine Australians' understanding of the decline in fertility with age, social determinants that influence their decision to start a family and attitudes towards ovarian reserve screening as a tool allowing personalised reproductive life planning. An online survey of 383 childless Australian men and women, aged 18-45 years, was conducted. Both sexes overestimated natural and in vitro fertilization (IVF)-assisted fertility potential with increasing age, with the magnitude of overestimation being more pronounced for men and IVF treatment compared with natural conception. The primary determinants for starting a family were a stable relationship, followed by establishment of career; availability of accessible child care and paid parental leave were considered less important. Finally, the majority of women (74%) would alter their reproductive life planning if they were identified as having low ovarian reserve on screening. Despite increased education, Australians continue to have a poor understanding of age-related decline in natural and IVF-assisted conception, potentially explaining why many delay starting a family. Ovarian reserve screening may help identify individuals at increased risk of premature diminished fertility, giving these women the ability to bring forward their plans for natural conception or undertake fertility preservation (oocyte freezing).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,160
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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