Emerging technologies for improving embryo selection: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Yasemin Sengul,1 Ayse Bener,2 Asli Uyar3 1Computer Programming Program, Advanced Vocational Studies, Dogus University, Acibadem, Kadikoy, Istanbul, Turkey; 2Data Science Laboratory, Department of Mechanical and Industrial Engineering, Ryerson University, Toronto, ON, Canada; 3Department of Computer Engineering, Okan University, Tuzla, Istanbul, Turkey Background: Embryo selection procedure is one of the critical success factors in in vitro fertilization treatment. Various embryo selection technologies have emerged within the past decade. These technologies are either used in combination with morphology or introduced to replace the conventional morphological evaluation. This review aims at investigating the effect of these novel embryo selection technologies on in vitro fertilization success rates. Methods: A systematic review of the literature was performed among full-text English articles in the PubMed database. Study selection was based on the predefined inclusion and exclusion criteria. Clinical effectiveness of the selected studies was measured in terms of implantation, pregnancy, live birth, and multiple pregnancy rates. Results: Five studies were identified that fitted the inclusion criteria. In these studies, researchers used aneuploidy screening, metabolomic profiling, and time-lapse imaging analysis as the new technologies. Among these studies, the one that conducted a randomized controlled trial of a commercial time-lapse imaging system demonstrated significant improvement in implantation rate. Conclusion: Studies using emerging technologies for embryo assessment provide promising results in retrospective analysis. On the other hand, randomized controlled trial studies that test the efficacy of novel embryo selection techniques in clinical practice failed to demonstrate a consistent improvement in the resulting success rates. This review provides a snapshot of the most recent literature on embryo assessment and embryo selection studies. Our findings show that there is a lack of comparative measurements and analyses that are able to assess benefits of the novel technologies in the field of embryo selection. Keywords: embryo selection, in vitro fertilization, IVF
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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 | 0,010 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».