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Enregistrement W4389248707 · doi:10.1016/j.fertnstert.2023.11.035

The POPI-Plus tool: prediction model of outcome of pregnancy in in vitro fertilization from a large retrospective cohort

2023· article· en· W4389248707 sur OpenAlexaffabout
Ali Mourad, Roland Antaki, Mélanie Rowen, Étienne Lévesque, Louise Lapensée

Notice bibliographique

RevueFertility and Sterility · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian function and disorders
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Clinical Research InstituteOttawa Fertility CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLive birthIn vitro fertilisationPregnancyRetrospective cohort studyMedicineObstetricsGestationOdds ratioReceiver operating characteristicConfidence intervalUnivariate analysisEmbryo transferHuman chorionic gonadotropinGynecologyMultivariate analysisBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To create a tool that accurately predicts live birth chances after a positive pregnancy test after elective single embryo transfer (ET). DESIGN: Retrospective cohort. SETTING: CHUM hospital and Ovo clinic in Montreal, Canada. PATIENT(S): Patients with a positive pregnancy test result who underwent their first single ET after in vitro fertilization (IVF) at the CHUM hospital and Ovo clinic in Montreal, Canada, from 2012 to 2016 were selected. A total of 1,995 patients were included in this study. INTERVENTION(S): The data from both centers were combined and divided into training (70%, n = 1,398) and validation (30%, n = 597) sets. The predictive model was developed using backward selection method for the following variables: age of patient at egg retrieval; log β-human chorionic gonadotropin (β-hCG) (β-hCG) 1; log β-hCG 2; and IVF treatment type. Moreover, the classification tree, random forest, and neural network models were generated. MAIN OUTCOME MEASURE(S): The measured outcomes were live birth (live fetus ≥24 weeks of gestation) and nonviable pregnancies. The performance of all models was evaluated by area under the receiver operating characteristic curve (AUC). RESULT(S): Advancing age was negatively correlated with live birth. The odds ratio (OR) of age of patient at the time of egg retrieval was 0.95 (95% confidence interval [CI], 0.91-0.99). The log β-hCG 1 and log β-hCG 2 were positively correlated with live birth in the univariate analysis (OR, 4.15 [95% CI, 3.19-5.39], and OR, 3.84 [95% CI, 2.99-4.93], respectively). The β-hCG 1 level needed for a successful pregnancy was lower in frozen ET and modified natural IVF than in simulated IVF (OR, 0.55 [95% CI, 0.34-0.91], and OR, 0.49 [95% CI, 0.26-0.95], respectively). The best performance in terms of the AUC was the updated logistic model: POPI-Plus. The AUC values were 0.76 (95% CI, 0.73-0.79) and 0.78 (95% CI, 0.74-0.82) for the training and validation data, respectively. The other models (classification tree, random forest, and neural network) also performed adequately, with an AUC of ≥0.7, but remained below POPI-Plus. An open-access calculator was generated and can be found on the website of the University of Montreal on the following link: https://deptobsgyn.umontreal.ca/departement/divisions/medecine-et-biologie-de-la-reproduction/the-popi-plus-tool/. CONCLUSION(S): The POPI-Plus tool offers individualized counseling for patients after an initial positive β-hCG test result. Future studies will assess its impact on patient anxiety while awaiting viability ultrasound and perform prospective validation on new patients.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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