Trends in the Use and Indications for Intracytoplasmic Sperm Injection Between 2005 and 2017: A State‐Wide Descriptive Cohort Analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Intracytoplasmic sperm injection (ICSI) was first developed to overcome male factor infertility. ICSI has increased in uptake globally, including in cases where its use is non‐essential for fertilisation. Aims To identify temporal trends in the use of, and indications for ICSI in an Australian context. Materials and Methods A statewide descriptive cohort study examining the trends in ICSI uptake and reported indication/s for ICSI use. The cohort included women undergoing IVF between 2005 and 2017 at IVF clinics across Victoria, Australia that resulted in a birth after 20 weeks' gestation. Results The dataset comprised 32 102 assisted reproduction cycles: 22 873 (71.3%) ICSI and 9229 (28.7%) conventional IVF. In 2005, ICSI accounted for 60.6% (1182/1952) of cycles, increasing to 79.5% (2344/2947) by 2017 ( p trend < 0.001). Testicular sperm retrieval as an indication for ICSI remained consistent over time ( p trend = 0.15). Male factor infertility as an indication decreased over time ( p trend = 0.007). Vitrified oocyte thaw ( p trend = 0.016) and ‘unexplained subfertility’ ( p trend = 0.30) cycles did not surpass 1.7% (39/2293) and 0.4% (9/2048), respectively of total cycles in any year. Donor sperm ( p trend = 0.001), pre‐implantation genetic testing ( p trend = 0.004), female factors associated with poor IVF outcome ( p trend = 0.005) and advanced maternal age ( p trend = 0.005) all increased as indications for ICSI over time. ‘Unspecified’ indication accounted for the majority of ICSI cycles after 2008 ( p trend = 0.015). Conclusions During our study period, the total use of ICSI increased by 18.9%. Notably, most of these cycles were not medically indicated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».