Assisted reproductive technology or infertility: What underlies adverse outcomes? Lessons from the Massachusetts Outcome Study of Assisted Reproductive Technology
Notice bibliographique
Résumé
fertilization and related technologies) is associated with increased adverse pregnancy, neonatal, and childhood developmental outcomes, even in singletons. The comparison group for many had often been a fertile population that conceived without assistance. The Massachusetts Outcome Study of Assisted Reproductive Technology (MOSART) was initiated to define a subfertile population with which to compare ART outcomes. Over more than 10 years, we have used the MOSART database to study pregnancy abnormalities and delivery complications but also to evaluate ongoing health of women, infants, and children. This article will review studies from MOSART in the context of how they compare with those of other investigations. We will present MOSART studies that identified the influence of ART and subfertility/infertility on adverse pregnancy (pregnancy hypertensive disorder, gestational diabetes, placental abnormality) and delivery (preterm birth, low birthweight) outcomes as well as on maternal and child hospitalizations. We will provide evidence that although subfertility/infertility increases the risk of adverse outcomes, there is additional risk associated with the use of ART. Studies exploring the contribution of placental abnormalities as one factor adding to this increased ART-associated risk will be described.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 tête enseignante, 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 ».