Potential Costs and Benefits of Incorporating PGT-A Across Age Groups: A Canadian Clinic Perspective
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the potential costs and benefits of preimplantation genetic testing for aneuploidy (PGT-A) across age groups, considering financial costs, total euploidy rates and the potential for morphology grading to predict a euploid embryo. METHODS: This study is a blinded retrospective chart review of patients who incorporated PGT-A as part of their in vitro fertilization (IVF) treatment cycle at a university-affiliated fertility clinic. Patients between 25-44 years of age undergoing IVF with intracytoplasmic sperm injection and PGT-A with autologous oocytes (n = 220) were included in this study. Number of blastocysts achieved, euploidy rates and PGT-A costs were compared between 3 age groups: <35 years, 35-37, and ≥38. Additionally, agreement on the top-quality embryo based on morphology assessment alone versus PGT-A selection was analyzed and further compared based on the number of blastocysts achieved. RESULTS: A significant negative correlation between patient age and number of embryos produced, PGT-A costs, and euploidy rates (P < 0.001) was observed. Additionally, morphology alone ratings were able to predict the top-quality euploid embryo 78% of the time in the <35 age group, but only 32% of the time in the ≥38 age group (P < 0.05), with a trend toward even lower agreement when 3 or fewer blastocysts were produced. CONCLUSION: Based on our cost analysis, it may be advantageous to incorporate PGT-A when maternal age is ≥38, given the lower financial costs associated with each cycle and the low likelihood of transferring a euploid embryo on the first attempt for this age group. Nevertheless, we acknowledge that PGT-A remains a complex decision influenced by a multitude of factors.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».