Individualized Ovarian Stimulation in Patients with Advanced Maternal Age and Premature Ovarian Aging
Notice bibliographique
Résumé
Because studies of older and, otherwise, unfavorable patients going through in vitro fertilization (IVF) treatments with own (autologous) oocytes are sparse, we here present to a large degree the subjective experience of only one fertility center in New York City, which as of this point contributed a majority of published studies on this subject. As US national IVF data registries by the Center for Disease Control and Prevention (CDC) and the Society for Assisted Reproductive Technologies (SART) demonstrate, this center serves the by-far oldest patient population among over 500 reporting US IVF centers and, therefore, likely the oldest patient population of any IVF center in the world. While the median age of all US centers reporting to the CDC in 2016 was 36 years, this center’s median age was 42 years in 2016 and 43 years in 2017 and 2018. Over 90 percent of the center’s new patients in recent years reported prior failed IVF cycles, often at multiple centers. Over half of the center’s patients are so-called long-distance patients from outside the larger New York City Tri-State area, many from Canada and overseas. Finally, in excess of 95 percent of the center’s patients suffer from LFOR, which means that even younger patients usually demonstrate abnormally high age-specific follicle-stimulating hormone (FSH) and abnormally low anti-Müllerian hormone (AMH). This center, thus, overall, likely, serves the poorest-prognosis patient population of any IVF center in the world.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».