Efficacy Evaluation of Aspirin Plus Prednisone or Prednisolone in IVF/RIF Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: We conducted a comprehensive systematic review and meta-analysis to evaluate the diverse impacts of combining aspirin with prednisone or prednisolone on patients undergoing in vitro fertilization (IVF) or experiencing recurrent implantation failure (RIF). Our analysis encompassed parameters such as clinical pregnancy rate, implantation rate, live birth rate, miscarriage rate, and fertilization rate. Our primary objective was to resolve the debate regarding the comparative efficacy of prednisone versus prednisolone when administered alongside aspirin in women undergoing assisted reproduction. Methods: A variety of electronic databases were searched between 1984 and December 2023, including PubMed, Web of Science, Embase, the China National Knowledge Infrastructure (CNKI), the China Biology Medicine Disc (CBM), and the CQVIP Database. We employed the Newcastle-Ottawa Scale and the Cochrane Risk of Bias Tool for the quality evaluation. We used Stata 12.0 and Revman 5.4 to pool the data. Results: In this meta-analysis, 10 trials, including 2902 individuals, were considered. Aspirin plus prednisone or prednisolone might improve clinical pregnancy rates (relative risk (RR) = 1.13; 95% confidence interval (95% CI) = 1.03–1.23) and implantation rates (RR = 1.27; 95% CI = 1.01–1.60) compared with the placebo or no treatment group. Conclusions: Our findings suggest that aspirin plus prednisone or prednisolone may improve clinical pregnancy rates and implantation rates in patients with IVF or RIF, and in the subgroup of ANA-positive patients, it may also improve implantation rates. Further design of larger randomized controlled trials is required to determine whether aspirin in combination with prednisone or prednisolone may improve assisted reproductive outcomes in patients undergoing IVF or RIF, considering the limits of study enrollment.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».