MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3011361605 · doi:10.1186/s12958-020-00580-5

Human sperm vitrification: the state of the art

2020· review· en· W3011361605 sur OpenAlexaff
Yong Tao, Erika Sanger, Arpornrad Saewu, Marie-Claude Léveillé

Notice bibliographique

RevueReproductive Biology and Endocrinology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensOttawa Fertility Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVitrificationReproductive medicineSpermAndrologySperm bankBiologyGynecologyMedicineCryopreservationCell biologyPregnancyEmbryoGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sperm cryopreservation has been widely used in assisted reproductive technology (ART) and has resulted in millions of live births. Two principal approaches have been adopted: conventional (slow) freezing and vitrification. As a traditional technique, slow freezing has been successfully employed and widely used at ART clinics whereas the latter, a process to solidify liquid into an amorphous or glassy state, may become a faster alternative method of sperm cryopreservation with significant benefits in regard to simple equipment and applicability to fertility centers. Sperm vitrification has its own limitations. Firstly, small volume of load is usually plunged to liquid nitrogen to achieve high cooling rate, which makes large volume sample cryopreservation less feasible. Secondly, direct contact with liquid nitrogen increases the potential risk of contamination. Recently, new carriers have been developed to facilitate improved control over the volume and speed, and new strategies have been implemented to minimize the contamination risk. In summary, although sperm vitrification has not yet been applied in routine sperm cryopreservation, its potential as a standard procedure is growing.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,299 · 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'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

Citations93
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueReproductive Biology and EndocrinologyMême sujetReproductive Biology and FertilityTravaux en français237 207