Prevalence of congenital malformation among neonates born after the use of progesterone for luteal support during IVF and ICSI cycles
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This study assessed the prevalence of congenital malformation among neonates born after using progesterone for luteal support in patients undergoing IVF and ICSI cycles. Methods: This retrospective cohort study was conducted in the Reproductive Endocrinology and Infertility Department of a tertiary hospital. Two groups were compared: one group received only Cyclogest or Crinone gel, and the other group received a combination of Cyclogest or Crinone gel with Proluton Depot injection Results: A total of 91 patients were included, all of whom took progesterone during their IVF and ICSI cycles. The minimum age of the participants was 21, and the maximum was 41. 16.5% (n=15) patients who received progesterone for luteal support during their IVF and ICSI cycles gave birth to infants with congenital malformation, while 76 (83.5%) did not. The most commonly observed congenital malformation was patent ductus arteriosus, observed in 5 cases (5.49%), followed by delayed speech observed in 2 (2.2%). Brachydactyly, Down syndrome, autism spectrum disorder, and a number of other conditions were observed at a rate of 1.1%. Ultimately, no significant association was found between the two groups and the incidence of congenital malformations (p = 0.121). Conclusion: Our review indicates that the incidence of congenital anomalies was similar across the different treatment groups.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».