Genetic causes of early miscarriage in patients after assisted reproductive technologies
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To analyze the frequency of occurrence of a pathological karyotype during pregnancy that occurred naturally and through the use of ART. Miscarriage (MC) is a significant problem for the medical community. There is a number of factors affecting the process of gestation. Currently, there is an opinion about the impact of assisted reproductive technologies (ART) methods on the fetal karyotype and an increase in the risk for MC when they are used.
 Materials and methods. The study used the data of karyotyping of abortive material from 256 women diagnosed the non-developing pregnancy with indication of age and gestational age at the time of termination of pregnancy for the period from 2018 to 2020, provided by JSC "Center for Family Medicine" in Yekaterinburg. In the course of the work, a statistical analysis of the frequency of occurrence of pathological karyotypes in different groups, identified on the basis of the method of pregnancy, was carried out.
 Results. To a greater extent, the problem of MC associated with a pathological fetal karyotype, occurs during natural pregnancy. This may be due to the lack of pregravid preparation. In addition, during ART, especially with the use of donor material, the cells without karyotype abnormalities are selected. The problem of MC after the use of ART may be associated with other somatic or functional risk factors.
 Conclusions. The available data on the possible genetic causes of early MC draw attention to the need for preimplantation genetic testing to make a timely diagnosis of fetal chromosomal abnormalities. In order to improve the reproductive health of the population, such method as a pregnant woman genetic passport can be proposed.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».