Paternal age predicts live birth in women above 40 years of age undergoing in-vitro fertilization (IVF)
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To determine which factors predict pregnancy outcome in women aged 40 years and above who underwent in-vitro fertilization. Method: We conducted a retrospective case-control study of 631 women aged 40–46 years, who underwent a total of 904 IVF cycles with autologous gametes. We used stepwise logistic regression analysis to develop predictors of pregnancy, clinical pregnancy and live birth outcomes. Data are presented as mean ± SD, percentage and confidence intervals. Results: Predictors of live birth included maternal (95% CI: 0.36–0.78) and paternal (95% CI: 0.62–0.94) age, the number of follicels > 14 mm (95% CI: 1.2–3.2), the number of oocytes collected (95% CI: 1.3–2.9) the number of metaphase II oocytes (95% CI: 1.3–2.4) and the number of cleavage stage embryos (95% CI: 1.8–2.6). The predictors of pregnancy and clinical pregnancy were similar but did not include male age (P > 0.05). To further determine the role of male age in live birth a control group of women younger than 40 years was collected. Male age was not a significant predictor of live birth among younger women (P = 0.42). Conclusions: Female age and better ovarian stimulation were confirmed as predictors of outcomes in older women doing IVF. However, male age was also noted to be a significant individual predictor of live birth in women over 40 years of age, but not in younger women doing IVF.
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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 | 0,007 |
| 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 ».