MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400456045 · doi:10.1186/s12884-024-06662-1

Meta-analysis of intrauterine hCG perfusion efficacy in recurrent implantation failure as defined by ESHRE guidelines

2024· article· en· W4400456045 sur OpenAlexaboutno aff
Xi Luo, Yuerong Wu, Yongfang Xu, Lujuan Rong, Xiaoping Liu, Xiaoting Zhou, Yun Bai, Ze Wu

Notice bibliographique

RevueBMC Pregnancy and Childbirth · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive System and Pregnancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKunming University of Science and TechnologyNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineMeta-analysisCochrane LibraryPregnancySubgroup analysisReproductive medicineRandomized controlled trialInclusion and exclusion criteriaGynecologyEmbryo transferObstetricsInternal medicinePathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study evaluates the efficacy of intrauterine hCG perfusion for RIF, as defined by ESHRE 2023 guidelines, highlighting hCG as a cost-effective alternative to other immunotherapies, especially suitable for less developed regions. It aims to clarify treatment guidance amidst previous inconsistencies. METHODS: This meta-analysis, registered with PROSPERO (CRD42024443241) and adhering to PRISMA guidelines, assessed the efficacy and safety of intrauterine hCG perfusion in enhancing implantation and pregnancy outcomes in RIF. Comprehensive literature searches were conducted through December 2023 in major databases including PubMed, Web of Science, Embase, the Cochrane Library, and key Chinese databases, without language restrictions. Inclusion and exclusion criteria were strictly aligned with the 2023 ESHRE recommendations, with exclusions for studies lacking robust control, clear outcomes, or adequate data integrity. The risk of bias was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale, ROBINS-I, and RoB2 tools. Data analysis was performed in R using the 'meta' package, employing both fixed and random effect models to account for study variability. Subgroup analyses by dosage, volume, hCG concentration, timing of administration, and type of embryo transfer were conducted to deepen insights, enhancing the reliability and depth of the meta-analysis in elucidating the role of hCG perfusion in RIF treatments. RESULTS: Data from 13 studies, comprising six retrospective and six prospective studies from single centers, along with one multi-center RCT, totaling 2,157 participants, were synthesized to evaluate the effectiveness of intrauterine hCG perfusion in enhancing implantation and pregnancy outcomes in patients with RIF. Significant improvements were observed in clinical pregnancy and embryo implantation rates across various dosages, timing of administration, and embryo developmental stages, without impacting miscarriage rates. Notably, the most significant efficacy within subgroups occurred with a 500 IU dosage and perfusion parameters of ≤ 500µL volume and ≥ 2 IU/µL concentration. Additionally, a limited number of studies showed no significant increases in ectopic pregnancy or multiple pregnancy rates, and a modest improvement in live birth rates, although the small number of these studies precludes definitive conclusions. CONCLUSIONS: The analysis suggests that intrauterine hCG perfusion probably enhances embryo implantation, clinical pregnancy, and live birth rates slightly in RIF patients. Benefits are indicated with a dosage of 500 IU and a maximum volume of 500µL at concentrations of at least 2 IU/µL. However, substantial heterogeneity from varying study types and the limited number of studies necessitate cautious interpretation. These findings underscore the need for more rigorously designed RCTs to definitively assess the efficacy and safety.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil0,757

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Pregnancy and ChildbirthMême sujetReproductive System and PregnancyTravaux en français237 207