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Enregistrement W3033705380 · doi:10.1093/hropen/hoaa022

CARTR Plus: the creation of an ART registry in Canada

2020· article· en· W3033705380 sur OpenAlexaffabout
Andrea Lanes, Deshayne B. Fell, Mari Teitelbaum, AE Sprague, M Johnson, H Wang, Maureen Elliott, Yanfang Guo, Lynn Meng, A. Albert Yuzpe, F. Bissonnette, MC Leveille, MC Walker

Notice bibliographique

RevueHuman Reproduction Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Technologies
Établissements canadiensOttawa Fertility CentreOttawa HospitalChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFertilityPregnancyMedicineInfertilityEmbryo transferLive birthPregnancy rateAssisted reproductive technologyObstetricsPopulationGynecologyFertility clinicDemographyBiologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY QUESTION: What is the status of fertility treatment and birth outcomes documented over the first 6 years of the Canadian Assisted Reproductive Technologies Register (CARTR) Plus registry? SUMMARY ANSWER: The CARTR Plus registry is a robust database containing comprehensive Canadian fertility treatment data to assist with providing evidence-based rationale for clinical practice change. WHAT IS KNOWN ALREADY: The rate of infertility is increasing globally and having data on fertility treatment cycles and outcomes at a population level is important for accurately documenting and effecting changes in clinical practice. STUDY DESIGN SIZE DURATION: This is a descriptive manuscript of 183 739 fertility treatment cycles from 36 Canadian clinics over 6 years from the CARTR Plus registry. PARTICIPANTS/MATERIALS SETTING METHODS: Canadian ART treatment cycles from 2013 through 2018 were included. This manuscript described trends in type of fertility treatment cycles, pregnancy rates, multiple pregnancy rates, primary transfer rates and birth outcomes. MAIN RESULTS AND THE ROLE OF CHANCE: Over the 6 years of the CARTR Plus registry, the number of treatment cycles performed ranged from less than 200 to greater than 1000 per clinic. Patient age and the underlying cause of infertility were two of the most variable characteristics across clinics. Similar clinical pregnancy rates were found among IVF and frozen embryo transfer (FET) cycles with own oocytes (38.9 and 39.7% per embryo transfer cycle, respectively). Fertility treatment cycles that used donor oocytes had a higher clinical pregnancy rate among IVF cycles compared with FET cycles (54.9 and 39.8% per embryo transfer cycle, respectively). The multiple pregnancy rate was 7.4% per ongoing clinical pregnancy in 2018, which reflected a decreasing trend across the study period. Between 2013 and 2017, there were 31 811 pregnancies that had live births from all ART treatment cycles, which corresponded to a live birth rate of 21.4% per cycle start and 89.1% of these pregnancies were singleton live births. The low multiple pregnancy rate and high singleton birth rate are associated with the increase in single embryo transfers. LIMITATIONS REASONS FOR CAUTION: There is potential for misclassification of data, which is present in all administrative health databases. WIDER IMPLICATIONS OF THE FINDINGS: The CARTR Plus registry is a robust resource for ART data in Canada. It provides easily accessible aggregated data for Canadian fertility clinics, and it contains data that are internationally comparable. STUDY FUNDING/COMPETING INTERESTS: There was no funding provided for this study. The authors have no competing interests to declare.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,570

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,011
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,270 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations29
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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