The ART of Embryo Selection: A Review of Methods to Rank the Most Competent Embryo(s) for Transfer to Optimize IVF Success
Notice bibliographique
Résumé
Within the field of assisted reproductive technologies (ARTs), embryologists regularly face the critical task of identifying embryos with the highest likelihood of implantation and survival. To help aid and standardize this practice, many embryo selection strategies have been developed to give the best chance of pregnancy success. Over the years, there has been a large increase in experimental studies conducted within this area of research. This increase has allowed for the formation of significant and plausible theories of embryo development, especially in cases where the most prominent factors seem identical. These advancements have both expanded the typical process of traditional treatments and have even paved the way for new techniques. The exact combination of all these relevant factors has not been fully elucidated into a single all-encompassing scheme for embryo decision. Morphological, genetic, and developmental indicators are well-studied individually, but the exact methods that should be prioritized in each scenario may change with respect to an individual patient. Deciding whether factors like age, egg quality, lifestyle choices, or previous medical history should alter methods of embryo ranking can result in conflict, especially in the case where a choice is being made between two similar embryos. This article reviews the conventional methods along with emerging technologies that provide the tools for embryologists to evaluate and rank embryos with high implantation potential (HIP). By showcasing these methods, including their respective benefits and drawbacks, this article provides information to allow clinicians to make effective decisions by integrating multiple approaches to embryo selection.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».