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Enregistrement W4410448777 · doi:10.1089/jayao.2025.0017

National Survey on the Status of Embryo Freezing for Fertility Preservation in Japan

2025· article· en· W4410448777 sur OpenAlexaff
Tadashi Okimura, Hiroyuki Tomari, Osamu Okitsu, Satoshi Mizuno, Hiroyuki Kikuchi, Akiko Yabuuchi, Sayako Furuyama, Ken Taniguchi, Isao Tamura, Kuniaki Ota, Yusuke Fukuda, Yuki Horage, Nao Suzuki

Notice bibliographique

RevueJournal of Adolescent and Young Adult Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensStemcell Technologies
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFertility preservationMedicineFertilityEmbryoGynecologyDemographyAndrologyEnvironmental healthBiologyPopulationGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: No studies regarding embryo freezing as a technique for preserving fertility among patients with cancer have been conducted in Japan. Hence, we surveyed embryologists working at fertility preservation facilities to investigate the current status of embryo freezing for fertility preservation in patients with cancer in Japan. METHODS: fertilization and embryo transfer with the Japan Society of Obstetrics and Gynecology were surveyed online about their embryo freezing practices. RESULTS: The survey revealed that 352 institutions perform embryo freezing for general assisted reproduction, while only 178 (50.6%) do so for fertility preservation. About 23.0% use different criteria or personnel for cryopreservation based on purpose, 15.2% freeze pronuclear stage embryos, 84.3% freeze cleavage stage embryos, and 92.7% freeze blastocyst stage embryos. All institutions use vitrification, and over 90% follow the manufacturer's protocol for freezing and thawing. CONCLUSIONS: Fertility preservation through embryo freezing is not widely used in Japan, and there is inadequate data on the therapy's current status and results for patients with cancer. Further research is necessary to provide patients with cancer with the opportunity to preserve their fertility without major concerns and ultimately enhance their quality of life after treatment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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