Risk factors for ovarian hyperstimulation syndrome: relevance of the number of follicles, serum estradiol levels and the number of oocytes collected
Notice bibliographique
Résumé
Dear Sir, We read with interest Dr Bodri's editorial on our recent report ‘Severe early ovarian hyperstimulation syndrome (OHSS) following GnRH agonist trigger with the addition of 1500 IU hCG’ (Bodri, 2013; Seyhan et al., 2013). However, we did question some of his comments. While Dr Bodri describes all other studies evaluating OHSS risks using this protocol as containing ‘normo-responders’ or just ‘high responders’ he calls our patients ‘very high responders’ and ‘not suitable candidates for the Humaidan protocol (Bodri, 2013). Dr Bodri's opinion seems to be solely based on our collecting a higher number of oocytes compared with the study of Humaidan (2009). Although the number of oocytes collected is a well-known risk factor for OHSS, there are other risk indicators including serum estradiol levels and the number of growing follicles (Papanikolaou et al., 2006). While serum estradiol levels are determined using standardized techniques around the world, and even physicians and technicians with limited experience can count follicles, the number of oocytes collected depends on the experience of both the physician and the embryologist. Experience in aspiration of small follicles and in identifying oocytes surrounded with sparse cumulus cells is especially important for oocyte collection from women with polycystic ovaries, which contains numerous small follicles besides larger ones. We think the number of collected oocytes is more likely to vary between clinics and is a less reliable indicator of ovarian response than serum estradiol levels or the number of growing follicles in this context.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».