Intravenous Immunoglobulin for Repeated <scp>IVF</scp> Failure and Unexplained Infertility
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM: We set out to determine whether intravenous immunoglobulin (IVIG) improves in vitro fertilization (IVF) success rates in women with a difficult history of multiple (≥ 2) prior IVF failures and /or 'unexplained' infertility. METHOD OF STUDY: A total of 229 women with multiple IVF failures (3.3 ± 2.1) and/or unexplained infertility (3.8 ± 2.7 years) were given IVIG on the day of egg retrieval, and the subsequent IVF success rates were compared with published success rates from the Canadian database (CARTR). RESULTS: The pregnancy rate per IVIG-treated cycle was 60.3% (138/229), and the live birth rate per IVIG-treated cycle was 40.2% (92/229). This is a significantly higher success rate compared to the Canadian average (30% live birth rate; CARTR statistics from 2010; P = 0.0012). In cases where a single embryo was transferred, pregnancy rate using IVIG was almost twofold the CARTR pregnancy rate [(61%(20/33) to 34.9% (428/1225)]. In cases where two high quality (≥ Grade 3) day 5 blastocysts were transferred, nearly a 100% pregnancy rate was achieved using IVIG (30/31). CONCLUSION: IVIG may be a useful treatment option for patients with previous IVF failure and/ or unexplained infertility. The data confirm previously published studies at other centers.
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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 ».