Predicting pregnancy in women undergoing in-vitro fertilization with basal serum follicle stimulating hormone levels between 10.0 and 11.9 IU/L
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the results of the in vitro fertilization (IVF) cycle outcomes in women whose borderline basal follicle stimulating hormone (FSH) levels were between 10.0 and 11.9 IU/L and to analyze the predictors of pregnancy in this population. MATERIAL AND METHODS: A prospective cohort study was performed at an academic teaching hospital; participants were infertile couples in which the women were undergoing IVF treatment and had borderline basal highest FSH levels between 10.0 and 11.9 IU/L. Statistical modeling was performed to determine risk factors for pregnancy and clinical pregnancy. RESULTS: A clinical pregnancy rate of 26.5% per cycle and 35% per patient was found in the study population. Among all subjects and non-intracytoplasmic sperm injection (ICSI) subjects, younger age, higher gravidity, higher number of mature follicles on day of Human Chorionic gonadotrophin (hCG) triggering, higher number of oocytes retrieved, and number of embryos produced were significant discriminators between individuals who conceived and those who did not. However, only the number of embryos predicted those who had a clinical pregnancy when compared with those who did not. Higher gravidity, and basal estradiol (E2) levels, and lower maximum basal FSH levels predicted clinical pregnancy in non-ICSI patients. Among ICSI patients, the only predictor of pregnancy was a thicker endometrium. A trend towards higher pregnancy rates was noted in ICSI patients. CONCLUSION: We showed that pregnancy rates per cycle and per patient in this population were not significantly different than those in patients with a basal FSH level below 10.0 IU/L. Preliminary evidence suggests that ICSI is the fertilization method of choice in these patients.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».