Intravenous immunoglobulin for patients with unexplained recurrent implantation failure: a 6-year single center retrospective review of clinical outcomes
Notice bibliographique
Résumé
The effectiveness of intravenous immunoglobulin (IVIg) for patients with unexplained recurrent implantation failure (uRIF) remains debated. We retrospectively analysed outcomes of uRIF patients treated with IVIg compared to a separate control uRIF cohort within our center (01/2014-12/2021). Primary outcomes included live birth, miscarriage, or transfer failure. We documented IVIg side effects and maternal/fetal outcomes. Logistic regression analysis was used to assess for association of IVIg exposure with outcomes and adjust for confounders. The study included 143 patients, with a 2:1 ratio of controls to patients receiving IVIg treatment. Patient characteristics were similar between groups. There was higher live birth rate (LBR) in patients receiving IVIg (32/49; 65.3%) compared to controls (32/94; 34%); p < 0.001). When stratifying patients into moderate and severe uRIF (respectively 3-4 and [Formula: see text] 5 previous good quality blastocyst transfer failures), only patients with severe uRIF benefited from IVIg (LBR (20/29 (69%) versus 5/25 (20%) for controls, p = 0.0004). In the logistic regression analysis, IVIg was associated with higher odds of live birth (OR 3.64; 95% CI 1.78-7.67; p = 0.0004). There were no serious adverse events with IVIg. IVIg can be considered in well selected patients with [Formula: see text] 5 previous unexplained, high quality blastocyst transfer failures. A randomized controlled trial is needed to confirm these findings.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».