Conventional IVF vs ICSI in patientts with normal or mild teratozospermic semen samples: A study with sibling oocytes
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: Comparar as taxas de fertilização em FIV e ICSI em pacientes normozoospérmicos e teratospérmicos leves.métodos: Foram estudados 81 casos de pacientes que fizeram o primeiro tratamento de fertilização in vitro.Se incluiram mulheres ≤43 anos com ≥4 oocitos maduros e homens <51 anos.As amostras de semen foram avaliadas segundo a OMS 1999.Estas deviam apresentar uma concentração >20 x 10 6 spz/ml, mobilidade A≥25% e mobilidade A+B≥40%.Foi considerado teratospermia leve os valores de Kruger entre 10 e 13 e normal Kruger ≥14, os casos foram separados em dois grupos: Grupo 1: K=10-13 e Grupo 2: K≥14.Para evitar possíveis falhas de fertilização por FIV, os oocitos foram divididos em dois grupos, um deles foi inseminado por FIV e o outro por ICSI.Resultados: nenhuma diferença na taxa de fertilização entre G1 e G2 foi encontrada (66,1±38,4 vs 71,6±33,3) na FIV convencional.Também não foram encontradas diferenças nos casos em que houve falha total de fertilização (17,2% vs 7,7%) e em que houve fecundação ≥67% (69.0%vs 67.3%).Avaliando-se G1 e G2 juntos, se comparou FIV vs ICSI, observando-se que a ICSI obteve uma diferença maior para taxa de fertilização (69,6±35,1 vs 84,5±18,5) e nos casos em que havia mais de 67% fertilização (67,9% vs 88,9%).A FIV apresentou um número maior de casos com falha total de fertilização (FIV 11,1% vs ICSI 0%).Conclusão: nosso trabalho mostra a vantagem de realizar FIV+ICSI naqueles pacientes com indicação de FIV convencional que realizam tratamento de alta complexidade pela primeira vez.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».