Predıctıve value of pregnancy of follıcular fluıd <scp>fetuın‐A</scp> and ‐B levels ın infertıle women after intra‐cytoplasmic sperm injection
Notice bibliographique
Résumé
AIM: We aimed to investigate the value of follicular fluid fetuins-A and -B to predict successful IVF and pregnancy outcomes in infertile women with poor, normal, and high ovarian reserve. METHODS: The follicular fluid of 96 infertile women who underwent intra-cytoplasmic sperm injection (ICSI) procedure was analyzed. Fetuins-A and -B levels were examined and compared in those who could achieve pregnancy and those who could not. Receiver operating characteristic curve analyzes were used to determine cut-off and statistically significant associations for fetuins-A and -B. RESULTS: Follicular fluid fetuin-A levels were higher in cases with weak ovarian reserve (OR) (p < 0.05) and higher in patients who did not achieve clinical pregnancy (p < 0.05). Conversely, the follicular fluid fetuin-B levels were lower in cases with poor OR (p < 0.05) and were lower in patients who did not achieve a clinical pregnancy (p < 0.05). A follicular fluid fetuin-A concentration ≤ 19.12 ng/mL had a sensitivity and specificity of 94.74% and 93.1%, respectively, at predicting clinical pregnancy. While the follicular fluid fetuin-B concentration >24.7 ng/mL had sensitivity and specificity of 71.1% and 51.7%, respectively, for clinical pregnancy prediction. CONCLUSION: Overall, high levels of follicular fluid fetuin-A may be independently associated with unsuccessful IVF irrespective of OR grouping. A low level of follicular fetuin-B was also associated with failed IVF. The sensitivity and specificity were found to be higher for fetuin-A in predicting clinical pregnancy. Therefore, the follicular fluid fetuin-A may be more predictive for successful IVF and clinical pregnancy outcomes than follicular fluid fetuin-B.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».