The follicular fluid adipocytokine milieu could serve as a prediction tool for fertility treatment outcomes
Notice bibliographique
Résumé
RESEARCH QUESTION: Can the adipocytokine milieu of the follicular niche improve the ability to predict treatment outcomes in infertile patients? DESIGN: Follicular fluid samples from overweight patients were analysed and compared with samples from matched normal-weight patients. Concentrations of adiponectin, chemerin, C-reactive protein, interleukin-6 (IL-6), IL-10, IL-18, insulin, leptin, prolactin, resistin, tumour necrosis factor alpha (TNF-α) and bone morphogenetic protein-15 (BMP-15) were assessed by multiple magnetic bead immunoassay (MMBI) and enzyme-linked immunosorbent assay and correlated with fertility treatment outcomes. RESULTS: Analysis of samples from 22 overweight and 22 normal-weight patients demonstrated that TNF-α can predict oocyte maturation rate. When stratified by body mass index (BMI), IL-10 emerges as a better predictor of oocyte maturation in normal-weight patients. Prolactin was a negative predictor for fertilization rate in the full cohort, and this prediction power was lost upon stratification. No adipocytokines were predictive of blastulation rate, and only age remained predictive. BMP-15 was a strong predictor of high-quality blastulation in the full cohort, more so in the normal-weight population. CONCLUSIONS: The adipocytokine milieu of the follicular fluid provides a snapshot of the growing oocyte's environment and can help predict fertility treatment outcomes, fine-tuning understanding of the dysregulation caused by increasing BMI. Inflammatory cytokines can predict oocyte maturation; prolactin, oocyte competence; and BMP-15, high-quality blastulation. Further analysis of these findings with a larger sample size and assessing individual oocytes will help shed more light on the clinical significance of these findings.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».