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Enregistrement W2894898004

Obesity and Infertility: A Metabolic Assessment Strategy to Improve Pregnancy Rate.

2020· article· en· W2894898004 sur OpenAlexaff
Rachel Bond, Alexandra Nachef, Catherine Adam, M Couturier, Isaac-Jacques Kadoch, Louise Lapensée, G. Bleau, Ariane Godbout

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePregnancyWeight lossObstetricsObesityGynecologyFertilityPregnancy rateOvulationInfertilityBody mass indexInternal medicinePopulationBiologyHormoneEnvironmental health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The metabolic global approach is a multidisciplinary intervention for obese women before undergoing assisted reproductive techniques, with the goal of improving fertility and decreasing adverse pregnancy outcomes. The objective of this study was to evaluate the impact of the metabolic global approach on pregnancy rate. METHODS: . Fertility treatments were considered when a weight loss of minimum 5% and normal metabolic indices were achieved. The p<0.05 was considered statistically significant. RESULTS: respectively (p<0.001), representing a median weight loss of 5.1%. At baseline, at least one metabolic parameter was abnormal in 66% of women. Total pregnancy rate was 53%. The majority of women (63%) who achieved pregnancy did so with weight loss and metabolic stabilization alone (11%) or combined with metformin (36%) and/or oral ovulation drugs (16%). Normal vitamin D (p<0.001) and triglyceride levels (p<0.05) as well as lower BMI after weight loss (p<0.05) were associated with an increased relative risk of pregnancy. CONCLUSION: Replete vitamin D status, weight loss of 5% and lower BMI as well as normal triglyceride level are significant and independent predictors of pregnancy in obese women presenting to our fertility center. The metabolic global approach is an effective program to detect metabolic abnormalities and improve obese women's pregnancy rate.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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