Fertility after recurrent miscarriages: results of an observational cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Recurrent pregnancy losses (RPL) are considered a pathological condition associated with heterogeneous laboratory and clinical findings, and are also linked to subfertility. We attempt to rank parameters derived from past history and diagnostic results with regard to the prognosis. Observational trial on 719 consecutive couples who were referred to a tertiary immunological care centre (2006–2014) after three or more primary miscarriages. Information on past obstetric history and diagnostic procedures at baseline were correlated with cumulative pregnancy and delivery rates using Kaplan–Meier estimation, logistic regression and multivariate analysis. At baseline, median female age was 34.1 years, waiting time 3 years (1–17), number of preceding miscarriages 3 (3–9), 147 women (20.4%) had conceived at least once in ART or AIH cycles. After a median follow-up of 33.7 (1.7–123.0) months, 5-year pregnancy and delivery rates were 86.1 and 64.5%. Female age (< 35 years), waiting time (< 3 years) until baseline, tubal competence, and male factor fertility significantly correlated with favourable outcome ( p < 0.001), while body mass index (> 29 kg/m 2 ), number of preceding miscarriages (> 4), late miscarriages, preclinical losses and smoking revealed non-significant negative trends. Mode of conception until baseline (spontaneously or ART/AIH) and classification into idiopathic and non-idiopathic RPL showed no prognostic relevance. Although in general, chances to conceive a child are retained after three or more miscarriages, factors related to subfertility of both partners have an important impact on the outcome. Therefore, prolonged time to pregnancy (> 6–9 months) should result in preventive gynaecological care from the first miscarriage on, so that fertility can be preserved as best as possible.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».