MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3006358306 · doi:10.1093/humupd/dmz046

Adjuvant treatment strategies in ovarian stimulation for poor responders undergoing IVF: a systematic review and network meta-analysis

2019· review· en· W3006358306 sur OpenAlexafffund
Yu Zhang, Chao Zhang, Jing Shu, Jing Guo, Hsun‐Ming Chang, Peter C. K. Leung, Jian‐Zhong Sheng, He‐Feng Huang

Notice bibliographique

RevueHuman Reproduction Update · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian function and disorders
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaChina Scholarship CouncilCanadian Institutes of Health ResearchChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineLetrozoleAdjuvantRandomized controlled trialPregnancyOncologyInternal medicineGynecologyReproductive medicineMeta-analysisTestosterone (patch)TamoxifenCancerBreast cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite great advances in assisted reproductive technology, poor ovarian response (POR) is still considered as one of the most challenging tasks in reproductive medicine. OBJECTIVE AND RATIONALE: The aim of this systemic review is to evaluate the role of different adjuvant treatment strategies on the probability of pregnancy achievement in poor responders undergoing IVF. Randomized controlled trials (RCTs) comparing 10 adjuvant treatments [testosterone, dehydroepiandrosterone (DHEA), letrozole, recombinant LH, recombinant hCG, oestradiol, clomiphene citrate, progesterone, growth hormone (GH) and coenzyme Q10 (CoQ10)] were included. SEARCH METHODS: Relevant studies published in the English language were comprehensively selected using PubMed, Embase and the Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) until 11 July 2018. We included studies that investigated various adjuvant agents, including androgen and androgen-modulating agents, oestrogen, progesterone, clomiphene citrate, GH and CoQ10, during IVF treatment and reported subsequent pregnancy outcomes. The administration of GnRH analogs and gonadotrophins without adjuvant treatment was set as the control. We measured study quality based on the methodology and categories listed in the Cochrane Collaboration Handbook. This review protocol was registered with PROSPERO (CRD42018086217). OUTCOMES: Of the 1124 studies initially identified, 46 trials reporting on 6312 women were included in this systematic review, while 19 trials defining POR using the Bologna criteria reporting 2677 women were included in the network meta-analysis. Compared with controls, DHEA and CoQ10 treatments resulted in a significantly higher chance of clinical pregnancy [odds ratio (OR) 2.46, 95% CI 1.16 to 5.23; 2.22, 1.08-4.58, respectively]. With regard to the number of retrieved oocytes, HCG, oestradiol and GH treatments had the highest number of oocytes retrieved [weighted mean difference (WMD) 2.08, 0.72 to 3.44; 2.02, 0.23 to 3.81; 1.72, 0.98 to 2.46, compared with controls, respectively]. With regard to the number of embryos transferred, testosterone and GH treatment led to the highest number of embryos transferred (WMD 0.72, 0.11 to 1.33; 0.67, 0.43 to 0.92; compared with controls, respectively). Moreover, GH resulted in the highest oestradiol level on the HCG day (WMD 797.63, 466.45 to 1128.81, compared with controls). Clomiphene citrate, letrozole and GH groups used the lowest dosages of gonadotrophins for ovarian stimulation (WMD 1760.00, -2890.55 to -629.45; -1110.17, -1753.37 to -466.96; -875.91, -1433.29 to -282.52; compared with controls, respectively). CoQ10 led to the lowest global cancelation rate (OR 0.33, 0.15 to 0.74, compared with controls). WIDER IMPLICATIONS: For patients with POR, controlled ovarian stimulation protocols using adjuvant treatment with DHEA, CoQ10 and GH showed better clinical outcomes in terms of achieving pregnancy, and a lower dosage of gonadotrophin required for ovulation induction. Furthermore, high-level RCT studies using uniform standards for POR need to be incorporated into future meta-analyses.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,033
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,184
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations232
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHuman Reproduction UpdateMême sujetOvarian function and disordersTravaux en français237 207