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Enregistrement W3026942373 · doi:10.1007/s00404-020-05593-4

Neonatal outcomes in singleton pregnancies conceived by fresh or frozen embryo transfer compared to spontaneous conceptions: a systematic review and meta-analysis

2020· review· en· W3026942373 sur OpenAlexafffund
Flávia Tavares Silva Elias, Danielle Weber‐Adrian, Jessica Pudwell, Jillian Carter, Mark Walker, Laura Gaudet, Graeme N. Smith, Maria P. Vélez

Notice bibliographique

RevueArchives of Gynecology and Obstetrics · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAssisted Reproductive Technology and Twin Pregnancy
Établissements canadiensUniversity of OttawaKingston General HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesInstitute of Human Development, Child and Youth HealthCanadian Institutes of Health ResearchQueen's University
Mots-clésMedicineSmall for gestational ageEmbryo transferOdds ratioObstetricsMeta-analysisLow birth weightLive birthCochrane LibraryGestational ageBirth weightPregnancyAssisted reproductive technologyGynecologyInfertilityInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose The use of assisted reproductive technology (ART) has increased in the last 2 decades and continuous surveillance is needed. This systematic review aims to assess the risk of adverse neonatal outcomes (preterm birth [PTB], low birth weight [LBW], small-for-gestationalage [SGA] and large for gestational-age [LGA]), in singleton pregnancies conceived by fresh or frozen embryo transfer (FET) compared to spontaneous conceptions. Methods Cohort studies were identified from MEDLINE, Embase, Cochrane Library (January 2019), and manual search. Meta-analyses were performed to estimate odds ratios (OR) using random effects models in RevMan 5.3 and I -squared ( I 2 ) test > 50% was considered as high heterogeneity. Results After 3142 titles and abstracts were screened, 1180 full-text articles were assessed, and 14 were eligible. For fresh embryo transfer, the pooled ORs were PTB 1.64 (95% CI 1.46, 1.84); I 2 = 97%; LBW 1.67 (95% CI 1.52, 1.85); I 2 = 94%; SGA 1.46 [95% CI 1.11, 1.92]; I 2 = 99%, LGA 0.88 (95% CI 0.80, 0.87); I 2 = 80%). For frozen, the pooled ORs were PTB 1.39 (95% CI 1.34, 1.44); I 2 = 0%; LBW 1.38 (95% CI 0.91, 2.09); I 2 = 98%; SGA 0.83 (95% CI 0.57, 1.19); I 2 = 0%, LGA 1.57 (95% CI 1.48, 1.68); I 2 = 22%). Conclusions When compared with spontaneous pregnancies, fresh, but not frozen was associated with LBW and SGA. Both fresh and frozen were associated with PTB. Frozen was uniquely associated with LGA. Despite improvements in ART protocols in relation to pregnancy rates, attention is needed towards monitoring adverse neonatal outcomes in these pregnancies.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,035
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations80
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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