Endometrial volume and thickness measurements predict pituitary suppression and non-suppression during IVF
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this prospective study was to evaluate the usefulness of three-dimensional (3D) ultrasound measurement of endometrial volume and thickness as a predictor of pituitary suppression and non-suppression following GnRH agonist administration for IVF. METHODS: A total of 144 women undergoing 164 IVF cycles had transvaginal ultrasound measurement of their endometrial volume and thickness following 8-14 days of buserelin acetate administration. Serum estradiol concentrations were measured on the same day. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was used for statistics. A ROC curve was produced for each of four estradiol thresholds commonly used by clinics to diagnose pituitary suppression (100, 150, 200, 250 pmol/l). From each curve, endometrial volume and thickness thresholds that best predicted pituitary suppression and, separately, non-suppression were selected and the associated sensitivity, specificity, positive and negative predictive values were reported. RESULTS: The area under the curve (AUC) was consistently higher (better test) for 3D volume than thickness estimation for all four estradiol thresholds, although it was only significantly different when a threshold of 200 pmol/l was used. The AUC increased towards 1.0 (perfect test) for both volume and thickness measurement as the selected estradiol threshold increased. Very different volume and thickness thresholds were optimal depending on whether the aim of the test was to predict pituitary suppression or non-suppression. CONCLUSIONS: 3D endometrial volume estimation provides a new tool, alongside endometrial thickness measurement, to diagnose pituitary suppression and non-suppression during IVF. Different endometrial thresholds must be selected depending upon whether the priority is to identify pituitary suppressed, or arguably more importantly, non-suppressed cycles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».