Outcome of Blastocysts Vitrification
Bibliographic record
Abstract
Resumo objetivo: avaliar os resultados da técnica de vitrificação para o congelamento de blastocistos humanos, na Clínica Pró Criar.métodos: Foi realizado um estudo observacional, retrospectivo e descritivo, onde foram avaliados os prontuários das pacientes que se submeteram a um ciclo de congelamento e descongelamento de blastocistos vitrificados durante o período de janeiro/2007 a maio/2010.Resultados: Foram avaliados 292 ciclos de congelamento e descongelamento de blastocisto, sendo que a idade média das mulheres foi de 34,35 anos.O número médio de blastocistos vitrificados/desvitrificados por paciente foi de 2,08 ± 0.87, totalizando 604 blastocistos descongelados.Desses embriões descongelados, 482 blastocistos sobreviveram, sendo a taxa de sobrevivência do blastocisto de 80%.Nos 269 ciclos em que houve transferência, uma média de 1,63 ± 0.77 blastocistos foram transferidos por paciente.Das 292 pacientes, 57,53% tiveram os blastocistos congelados no dia 5 e 42,47% tiveram o congelamento no dia 6.A taxa global de gravidez por ciclo de descongelamento foi de 44,5% e a taxa de gravidez clínica por transferência foi 48%.Quando realizada a comparação dos resultados segundo o dia de congelamento (dia 5 x dia 6) não foi encontrado diferença significativa em relação à taxa de gravidez.Conclusão: Pode-se concluir que o método de vitrificação de blastocistos é uma técnica eficiente, com altas taxas de sobrevivência, possibilitando o armazenamento dos embriões excedentes com boas taxas de gravidez em ciclos de descongelamento.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".