Interpretable machine learning prediction of live birth after freeze-all FET cycles across transfer-order subgroups

BackgroundTransfer-order heterogeneity may affect live-birth prediction after freeze-all FET cycles, but existing prediction studies have rarely modeled first- and second-transfer records separately.MethodsWe developed and compared logistic regression (LR), support vector machine, random forest, XGB...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục

Những tác giả chính:	Yu Zhao, He Wang, Lin Wang, Lei Yan, Jiao Liu, Mengyi Teng, Hao Wang, Ting Liu
Định dạng:	Artigo
Ngôn ngữ:	Inglês
Được phát hành:	Frontiers Media S.A. 2026-07-01
Loạt:	Frontiers in Endocrinology
Những chủ đề:	freeze-all FET cycles interpretive nomogram live birth machine learning SHAP transfer-order heterogeneity
Truy cập trực tuyến:	https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fendo.2026.1868575/full
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!