Conventional IVF vs ICSI in patientts with normal or mild teratozospermic semen samples: A study with sibling oocytes
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Comparar as taxas de fertilização em FIV e ICSI em pacientes normozoospérmicos e teratospérmicos leves.métodos: Foram estudados 81 casos de pacientes que fizeram o primeiro tratamento de fertilização in vitro.Se incluiram mulheres ≤43 anos com ≥4 oocitos maduros e homens <51 anos.As amostras de semen foram avaliadas segundo a OMS 1999.Estas deviam apresentar uma concentração >20 x 10 6 spz/ml, mobilidade A≥25% e mobilidade A+B≥40%.Foi considerado teratospermia leve os valores de Kruger entre 10 e 13 e normal Kruger ≥14, os casos foram separados em dois grupos: Grupo 1: K=10-13 e Grupo 2: K≥14.Para evitar possíveis falhas de fertilização por FIV, os oocitos foram divididos em dois grupos, um deles foi inseminado por FIV e o outro por ICSI.Resultados: nenhuma diferença na taxa de fertilização entre G1 e G2 foi encontrada (66,1±38,4 vs 71,6±33,3) na FIV convencional.Também não foram encontradas diferenças nos casos em que houve falha total de fertilização (17,2% vs 7,7%) e em que houve fecundação ≥67% (69.0%vs 67.3%).Avaliando-se G1 e G2 juntos, se comparou FIV vs ICSI, observando-se que a ICSI obteve uma diferença maior para taxa de fertilização (69,6±35,1 vs 84,5±18,5) e nos casos em que havia mais de 67% fertilização (67,9% vs 88,9%).A FIV apresentou um número maior de casos com falha total de fertilização (FIV 11,1% vs ICSI 0%).Conclusão: nosso trabalho mostra a vantagem de realizar FIV+ICSI naqueles pacientes com indicação de FIV convencional que realizam tratamento de alta complexidade pela primeira vez.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".