Effect of dual trigger on reproductive outcome in low responders: a systematic PRISMA review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective Poor ovarian responders (PORs) pose a great challenge for fertility clinics worldwide. The aim of this study was to examine whether ‘dual trigger’ consisting of human chorionic gonadotropin (hCG) plus gonadotropin-releasing hormone agonist (GnRHa) is beneficial or not regarding implantation rate, pregnancy rate, and live birth rate for POR.Methods This systematic review was conducted following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) statement. Risk of bias was evaluated by the Newcastle–Ottawa scale or version 2 (NOS) of the Cochrane risk-of-bias tool for randomized trials (ROB2) independently by two authors. Furthermore, RevMan version 5.4 was used to analyze the extracted data and to create an inverse-weighted summary-odds ratio (OR).Results A total of 1390 studies were screened. Seven studies containing a total of 2474 POR were included. The pooled meta-analysis revealed a 1.62-fold increase in clinical pregnancy rate (OR = 1.62 [1.00, 2.62], p = .05) and a 2.65-fold increase in live birth rate (OR = 2.65 [1.66, 4.24], p < .0001) in the dual trigger group compared to hCG trigger. The pooled analysis showed no significant difference between the two groups regarding implantation rate (OR = 1.14 [0.93, 1.39], p = .21).Conclusions The meta-analysis of this study indicates that dual trigger as finale oocyte maturation is advantageous compared to hCG trigger among POR. However, large-scale, high-quality, randomized controlled trials (RCT) are required to confirm this conclusion and fully address the magnitude of this effect.
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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 | 0,022 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».