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Enregistrement W2969990414 · doi:10.1016/j.conctc.2019.100426

The crossover design for studies of infertility employing in-vitro fertilization: A methodological survey

2019· review· en· W2969990414 sur OpenAlexaff
Dalton Budhram, Daniel Shi, Sarah D. McDonald, Stephen D. Walter

Notice bibliographique

RevueContemporary Clinical Trials Communications · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Technologies
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSample size determinationPsychological interventionRigourInfertilityCrossover studyCrossoverMedicineIn vitro fertilisationMEDLINEReproductive medicineResearch designPregnancyRandomized controlled trialObservational studyClinical study designLive birthClinical trialComputer scienceAlternative medicineStatisticsBiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Infertility has become increasingly common worldwide. There is a need for the infertility literature to evaluate new interventions with IVF. The crossover design presents many methodological advantages for IVF trials. In addition to providing a within-person comparison of outcomes, it offers participants the opportunity to potentially benefit from more than one available treatment. However, infertility studies present a unique challenge in terms of bias: successful participants do not cross over to the second treatment group. OBJECTIVES: The main objective of our study was to survey the methodological features of crossover trials for infertility with in-vitro fertilization (IVF) based interventions. A secondary focus was reporting key results. STUDY DESIGN & SETTING: We conducted a methodological survey by systematically searching Medline and Embase databases. The capture-recapture technique was used to estimate the number of relevant studies that were not retrieved by our search strategy. We employed the Cochrane risk of bias tool to assess methodological rigour. Crossover-specific methods features were summarized. Treatment effects for pregnancy outcomes across studies are also presented. RESULTS: 15 studies met inclusion criteria. Most studies were deemed to have high or unclear risks of bias, usually because of incomplete reporting of outcome data and assessment procedures. 13 studies did not employ crossover-specific methods to analyze outcome data by period, which may bias treatment effect estimates. Four studies reported pregnancy outcome data with sample sizes from both treatment periods. Of these four studies, three reported that the control intervention was favoured. CONCLUSIONS: The main limitation of our survey was the small sample size of studies. Future reviews should be larger and seek to encompass a broader range of the infertility literature. Despite the issues identified in the included trials, consideration should still be given to using the crossover design in future infertility research. Employing crossover-specific analysis methods, such as accounting for participant non-completion, along with strict adherence to CONSORT reporting guidelines, may significantly reduce the risk of bias in individual studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,114
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,526
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1140,526
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,985
Tête enseignante GPT0,741
Écart entre enseignants0,244 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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