In Vitro Fertilization and Adverse Pregnancy Outcomes in the Elective Single Embryo Transfer Era
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our objective was to estimate the association between in vitro fertilization (IVF) pregnancy and adverse pregnancy outcomes during delivery hospital admission in a contemporary, nation-wide cohort of births in the United States. STUDY DESIGN: This retrospective, population-based cohort study used the National Inpatient Sample database to identify patients discharged from the hospital following delivery from 2014 to 2019. IVF pregnancies were identified using the International Classification of Disease-Revision 9/10 codes. Crude and adjusted odds ratios of preterm birth and other clinically significant adverse pregnancy outcomes were evaluated using multivariable logistic regression models. Trends in preterm birth and multiple pregnancy were estimated over the study period. The contribution of multiple pregnancy to preterm birth in IVF pregnancy was estimated in a mediation analysis. RESULTS: -value for linear trend = 0.009). The proportion of multiple pregnancies decreased in IVF pregnancy delivery discharges but remained stable in non-IVF pregnancy deliveries. The proportion of the adjusted effect of IVF pregnancy on preterm birth mediated through multiple pregnancy was 67.6% (95% CI: 62.6-72.7%). CONCLUSION: While the odds of adverse pregnancy outcomes are increased compared with non-IVF pregnancies, the odds of preterm birth and multiple gestation have decreased among IVF pregnancies in the United States. KEY POINTS: · Pregnancies conceived by in vitro fertilization (IVF) are at significantly higher risk of multiple gestation, preterm birth, and other pregnancy complications.. · Recent guidelines for artificial reproductive treatments recommend single-embryo transfer in IVF.. · Using population-wide data, we demonstrate a significant gradual decline in the rates of preterm birth and other pregnancy complications following IVF in the last decade, mostly mediated by a reduction in multiple pregnancies..
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».