The perinatal outcomes of frozen-thawed blastocyst transfer are better than fresh blastocyst transfer: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Transfer of cryopreserved-warmed blastocysts is common in the practice of in vitro fertilization. The purpose of the study is to examine the available evidence and determine whether cryopreservation of blastocysts and subsequent frozen blastocyst transfer (BT) result in better outcomes than fresh BT. MATERIAL AND METHODS: Related studies comparing outcomes of in vitro fertilization (IVF) cycles between fresh and frozen BTs were retrieved from Medline, Cochrane Central Register of Clinical Trials, EMBASE, DARE, and CINAHL through March 2020. The outcomes of interest were preterm birth, extremely preterm birth, small for gestational age, large for gestational age, low birth weight, extremely low birth weight, caesarean section, perinatal mortality and preeclampsia. The analysis was performed using Rev Man 5.1 software. Risk ratios (RRs) and risk differences were calculated with 95% confidence intervals, to evaluate the results of each outcome. The quality of the referenced studies was assessed using the Newcastle-Ottawa scale (NOS) checklists. RESULTS: Nine studies with 42,342 women incorporated in this meta-analysis. The incidence of preterm birth (RR = 0.89, 95% CI: 0.82, 0.97) and small for gestational age (RR = 0.55, 95% CI 0.41-0.74) was low in frozen BT group. There was no significant difference in the risk of low birth weight (RR = 0.89, 95% CI: 0.67, 1.19) and perinatal mortality (RR = 1.47, 95% CI: 0.85, 2.55) between frozen-thawed and fresh BT. Singleton pregnancy after frozen BT was associated with higher large for gestational age (RR = 1.47, 95% CI: 1.37, 1.57), caesarean section rates (RR = 1.24, 95% CI: 1.13, 1.36) and preeclampsia compared with fresh BT (RR = 1.85, 95% CI: 1.22, 2.82). CONCLUSIONS: The frozen BT results in better perinatal outcomes compared with that of fresh BT. Furthermore, comprehensive randomized clinical trials comparing freeze-all with fresh BT cycles are needed to draw sound conclusions.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».