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Enregistrement W4311068101 · doi:10.1186/s13048-022-01061-6

Personalization of IVF-ICSI workflow based on patient characteristics improves IVF laboratory outcomes and embryo ploidy by PGT-A

2022· article· en· W4311068101 sur OpenAlexaff
Brandon A. Wyse, Noga Fuchs Weizman, Janice Montbriand, Rima Kharonsky, Ran Antes, Rina Abramov, Svetlana Madjunkova, Clifford Librach

Notice bibliographique

RevueJournal of Ovarian Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreCReATe Fertility Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntracytoplasmic sperm injectionReproductive medicineMedicineGynecologyAndrologyEmbryo transferDenudationInfertilityOocyteAneuploidyEmbryoBiologyObstetricsIn vitro fertilisationPregnancyGeneticsChromosome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Intracytoplasmic sperm injection (ICSI) has become a common method of fertilization in assisted reproduction worldwide. However, there are still gaps in knowledge of the ideal IVF-ICSI workflow including the optimal duration of time between induction of final oocyte maturation, oocyte denudation and ICSI. The aim of this study was to examine outcomes following different workflow protocols in IVF-ICSI procedures in blastocysts that have undergone undisturbed incubation and preimplantation genetic testing for aneuploidy (PGT-A) prior to transfer. METHODS: Retrospective secondary analysis of 113 patients (179 IVF cycles, 713 embryos), all of whom have gone through IVF-ICSI and PGT-A using undisturbed culture. Predictive test variables were the length of time from: trigger to OPU, OPU to denudation, and denudation to ICSI. Outcome metrics assessed were: maturation, fertilization, blastulation and euploid rates. Generalized Estimated Equations Linear Model was used to examine the relationship between key elements of a given cycle and continuous outcomes and LOESS curves were used to determine the effect over time. RESULTS: In a paired multi-regression analysis, where each patient served as its own control, delaying OPU in patients with unexplained infertility improved both maturation and blastulation rates (b = 29.7, p < 0.0001 and b = 9.1, p = 0.06, respectively). Longer incubation with cumulus cells (CCs) significantly correlated with improved ploidy rates among patients under 37, as well as among patients with unexplained infertility (r = 0.22 and 0.29, respectively), which was also evident in a multiple regression analysis (b = 6.73, p < 0.05), and in a paired analysis (b = 6.0, p < 0.05). Conversely, among patients with a leading infertility diagnosis of male factor, longer incubation of the denuded oocyte prior to ICSI resulted in a significantly higher euploid rate (b = 15.658, p < 0.0001). CONCLUSIONS: In this study we have demonstrated that different IVF-ICSI workflows affect patients differently, depending on their primary infertility diagnosis. Thus, ideally, the IVF-ICSI workflow should be tailored to the individual patient based on the primary infertility diagnosis. This study contributes to our understanding surrounding the impact of IVF laboratory procedures and highlights the importance of not only tracking "classic" IVF outcomes (maturation, fertilization, blastulation rates), but highlights the importance that these procedures have on the ploidy of the embryo.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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