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Enregistrement W4388424055 · doi:10.1111/aogs.14698

Efficacy of intracytoplasmic sperm injection in women with non‐male factor infertility: A systematic review and meta‐analysis

2023· review· en· W4388424055 sur OpenAlexaff
Yang Liu, Fuxiang Liang, Rongyan Zhu, Qi Wang, Liang Yao, Xuehong Zhang

Notice bibliographique

RevueActa Obstetricia Et Gynecologica Scandinavica · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSperm and Testicular Function
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Gansu ProvinceLanzhou University
Mots-clésIntracytoplasmic sperm injectionMedicineRelative riskLive birthInfertilityObstetricsGynecologyMeta-analysisRandomized controlled trialIn vitro fertilisationConfidence intervalMale infertilityPregnancyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction The use of intracytoplasmic sperm injection (ICSI) has dramatically increased in patients with non‐male factor infertility during the last decades. However, whether ICSI provides a significant benefit over in vitro fertilization (IVF) in these patients is still controversial. In this study, we aimed to investigate the efficacy of ICSI on reproductive outcomes with non‐male factor infertility and to provide updated evidence for clinical practice. Material and methods We searched Medline, Embase, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials from inception to March 2023. Randomized controlled trials (RCTs) comparing the efficacy between ICSI and IVF in patients with non‐male factor infertility were included. The main outcomes were the live birth rate (LBR), fertilization rate (FR), and total fertilization failure (TFF). The pooled estimates were calculated using the random‐effects models as relative risk (RR) with 95% confidence intervals (CIs). This systematic review and meta‐analysis was registered in PROSPERO (CRD42023427004). Results We included 18 RCTs with 3249 cycles and 30 994 oocytes. The results demonstrated that ICSI reduced the risk of TFF (RR = 0.26, 95% CI: 0.13–0.50, I2 = 58%) and increased FR per oocyte inseminated/injected (RR = 1.14, 95% CI: 1.08–1.20, I2 = 69%), but it did not improve LBR (RR = 1.11, 95% CI: 0.94–1.30, I2 = 0%) or other outcomes compared with IVF. However, the difference in fertilization failure reduction between ICSI and IVF may be explained by different randomization methods (randomization based on patients vs. sibling oocytes). When considering only studies with randomization based on patients, we found no evidence of the difference between the groups (RR = 0.72, 95% CI: 0.48–1.06, I2 = 0%). Furthermore, no differences were observed in subgroup analyses based on other factors, including female age, study period, and controlled ovarian stimulation protocols. Conclusions Our findings suggest that ICSI leads to no difference in reproductive outcomes compared to IVF in patients with non‐male factor infertility. Considering the cost and safety of ICSI, we have no evidence to support the routine use of ICSI in these populations. High‐quality RCTs with large sample sizes will be needed to confirm our results and explore clinical and neonatal outcomes.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,028
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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