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Enregistrement W4327811679 · doi:10.1007/s10815-023-02757-4

The HERA (Hyper-response Risk Assessment) Delphi consensus definition of hyper-responders for in-vitro fertilization

2023· article· en· W4327811679 sur OpenAlexaff
Ido Feferkorn, Barış Ata, Sandro C. Esteves, Antonio La Marca, Richard J. Paulson, Christophe Blockeel, Alessandro Conforti, Human M. Fatemi, Peter Humaidan, George T. Lainas, Ben W. Mol, Robert J. Norman, Raoul Orvieto, Nikolaos P. Polyzos, S Santos-Ribeiro, Sesh Kamal Sunkara, Seang Lin Tan, Filippo Maria Ubaldi, Bülent Urman, Jared Velasco, Ariel Weissman, Hakan Yaralı́, Michael H. Dahan

Notice bibliographique

RevueJournal of Assisted Reproduction and Genetics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian function and disorders
Établissements canadiensMcGill University Health CentreOttawa Fertility Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIn vitro fertilisationReproductive medicineRisk assessmentMedicineDelphi methodMEDLINEOncologyBiologyInternal medicineBioinformaticsComputer scienceGeneticsPregnancyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To provide an agreed upon definition of hyper-response for women undergoing ovarian stimulation (OS)? METHODS: A literature search was performed regarding hyper-response to ovarian stimulation for assisted reproductive technology. A scientific committee consisting of 5 experts discussed, amended, and selected the final statements in the questionnaire for the first round of the Delphi consensus. The questionnaire was distributed to 31 experts, 22 of whom responded (with representation selected for global coverage), each anonymous to the others. A priori, it was decided that consensus would be reached when ≥ 66% of the participants agreed and ≤ 3 rounds would be used to obtain this consensus. RESULTS: 17/18 statements reached consensus. The most relevant are summarized here. (I) Definition of a hyper-response: Collection of ≥ 15 oocytes is characterized as a hyper-response (72.7% agreement). OHSS is not relevant for the definition of hyper-response if the number of collected oocytes is above a threshold (≥ 15) (77.3% agreement). The most important factor in defining a hyper-response during stimulation is the number of follicles ≥ 10 mm in mean diameter (86.4% agreement). (II) Risk factors for hyper-response: AMH values (95.5% agreement), AFC (95.5% agreement), patient's age (77.3% agreement) but not ovarian volume (72.7% agreement). In a patient without previous ovarian stimulation, the most important risk factor for a hyper-response is the antral follicular count (AFC) (68.2% agreement). In a patient without previous ovarian stimulation, when AMH and AFC are discordant, one suggesting a hyper-response and the other not, AFC is the more reliable marker (68.2% agreement). The lowest serum AMH value that would place one at risk for a hyper-response is ≥ 2 ng/ml (14.3 pmol/L) (72.7% agreement). The lowest AFC that would place one at risk for a hyper-response is ≥ 18 (81.8% agreement). Women with polycystic ovarian syndrome (PCOS) as per Rotterdam criteria are at a higher risk of hyper-response than women without PCOS with equivalent follicle counts and gonadotropin doses during ovarian stimulation for IVF (86.4% agreement). No consensus was reached regarding the number of growing follicles ≥ 10 mm that would define a hyper-response. CONCLUSION: The definition of hyper-response and its risk factors can be useful for harmonizing research, improving understanding of the subject, and tailoring patient care.

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)0,148
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,131
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,781

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1480,131
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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