Predicting Ectopic Pregnancy Using Human Chorionic Gonadotropin (hCG) Levels and Main Cause of Infertility in Women Undergoing Assisted Reproductive Treatment: Retrospective Observational Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ectopic pregnancy (EP) is a serious complication of assisted reproductive technology (ART). However, there is no acknowledged mathematical model for predicting EP in the ART population. OBJECTIVE: The goal of the research was to establish a model to tailor treatment for women with a higher risk of EP. METHODS: From December 2015 to July 2016, we retrospectively included 1703 women whose serum human chorionic gonadotropin (hCG) levels were positive on day 21 (hCG21) after fresh embryo transfer. Multivariable multinomial logistic regression was used to predict EP, intrauterine pregnancy (IUP), and biochemical pregnancy (BCP). RESULTS: The variables included in the final predicting model were (hCG21, ratio of hCG21/hCG14, and main cause of infertility). During evaluation of the model, the areas under the receiver operating curve for IUP, EP, and BCP were 0.978, 0.962, and 0.999, respectively, in the training set, and 0.963, 0.942, and 0.996, respectively, in the validation set. The misclassification rates were 0.038 and 0.045, respectively, in the training and validation sets. Our model classified the whole in vitro fertilization/intracytoplasmic sperm injection-embryo transfer population into four groups: first, the low-risk EP group, with incidence of EP of 0.52% (0.23%-1.03%); second, a predicted BCP group, with incidence of EP of 5.79% (1.21%-15.95%); third, a predicted undetermined group, with incidence of EP of 28.32% (21.10%-35.53%), and fourth, a predicted high-risk EP group, with incidence of EP of 64.11% (47.22%-78.81%). CONCLUSIONS: We have established a model to sort the women undergoing ART into four groups according to their incidence of EP in order to reduce the medical resources spent on women with low-risk EP and provide targeted tailor-made treatment for women with a higher risk of EP.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».