Impact of adenomyosis on the outcome of in vitro fertilization
Notice bibliographique
Résumé
We recently read an article by Wang et al. in Acta Obstetricia et Gynecologica Scandinavica.1 The authors reviewed the available literature to quantitatively assess the impact of adenomyosis diagnosed by ultrasound on the outcome of in vitro fertilization.1 However, this study may have some methodological flaws. In the Material and methods section, the authors emphasize a comprehensive search of only three databases, namely Embase, PubMed, and the Cochrane Library. Other commonly used databases, such as PsycINFO, Google Scholar, Web of Science, CINAHL, and Scopus were not included. Chinese databases with large volumes of literature, such as China Knowledge Network and Wanfang, were also excluded without any plausible explanation. This might have led to the omission of relevant target literature. Broadening the search could improve the validity of the results and conclusions of this systematic review. In addition, we suggest that the authors provide a detailed search procedure and present it in tabular form in the text. In the article, the authors used the Newcastle–Ottawa scale2 to assess the quality of the studies. However, Stang has questioned the validity of this scoring tool because it is prone to highly arbitrary results.3 Therefore, we suggest that the authors use a more valid and stable tool for quality assessment, such as the Down and Black tool.4 Finally, most of the pooled outcomes in this meta-analysis are highly heterogeneous, which significantly reduces the credibility of the conclusions. Although the authors tried very hard to explain the sources of heterogeneity through various subgroup analyses, this does not fully address the issue. Therefore, we suggest that the authors consider an inverse variance heterogeneity model as an alternative to the random effects model. This model could reduce the known problems of random effects models—of underestimating statistical errors and giving incorrect overconfidence estimates—and so reflect the true magnitude of the effect of the results.5 Despite these shortcomings, this study may have a positive impact on current clinical practice guidelines. Future high-quality randomized controlled trials with larger sample sizes are needed to further confirm the conclusions of this systematic review and meta-analysis.
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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 | 0,019 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».