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Enregistrement W2980394282 · doi:10.5935/1518-0557.20190054

The KidscoreTM D5 algorithm as an additional tool to morphological assessment and PGT-A in embryo selection: a time-lapse study

2019· article· en· W2980394282 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJBRA · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmbryoAndrologyPloidySelection (genetic algorithm)PregnancyEmbryo transferBiologyGynecologyMedicineAlgorithmGeneticsComputer scienceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the use of implantation data algorithm KIDscoreTM D5 (Vitrolife®, Canada) as an additional tool for morphological assessment and preimplantation genetic testing for aneuploidies (PGT-A) to improve implantation and ongoing pregnancy rates. MATERIALS AND METHODS: This study looked into 912 embryos from 270 patients who underwent IVF at the INMATER Fertility Clinic in Lima, Peru, between October 2016 and June 2018. All embryos were cultured for up to five or six days in an Embryoscope® time-lapse incubator (Vitrolife®, Canada) and evaluated based on the KIDscoreTM D5 algorithm (KS5). Biopsies for PGT-A screening were performed in 778 (85.31%) embryos. A total of 184 single embryo transfers (68% of patients) were performed during the study period and the embryos transferred were divided into four groups: 1) euploid embryos transferred without consideration to their KS5 scores (n=86); 2) euploid embryos transferred considering their KS5 scores (n=48); 3) embryos transferred without consideration to their KS5 scores and that were not evaluated by PGT-A (n=40); and 4) embryos transferred considering their KS5 scores and that were not evaluated by PGT-A (n=10). Implantation and ongoing pregnancy rates were compared between the groups and between euploid embryos with the highest KS5 scores (KS5=6, n=25) and euploid embryos with the lowest KS5 scores (KS5=1, n=51). The correlations between KS5 scores and embryo euploidy rates were also evaluated. RESULTS: Euploid embryo transfers in which KS5 scores were considered in the selection process had significantly higher Implantation and ongoing pregnancy rates compared to euploid embryo transfers in which selection was based on morphology (75.00% vs. 50.00%; p=0.002 and 66.66% vs. 48.83%; p=0.037, respectively). Additionally, implantation rates were significantly higher for blastocysts with the highest KS5 score (KS5=6) compared to blastocysts with the lowest score (KS5=1) (80.00% vs. 49.02%; p=0.045). Ongoing pregnancy rates were not significantly different (72.00% vs. 47.06%; p=0.105). Euploidy rates were significantly higher in the group of embryos with KS5=6 than in the group of embryos with KS5=1 (61.88% vs. 48.33%; p=0.006). CONCLUSION: Embryo selection based on the KS5 algorithm score improved the implantation rates of single euploid blastocyst transfers. Furthermore, embryos with the highest KS5 score had a higher probability of being euploid and implanting.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,529
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,297 · 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