The KidscoreTM D5 algorithm as an additional tool to morphological assessment and PGT-A in embryo selection: a time-lapse study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».