The influence of the pharmaceutical industry on the development of gonadotrophins and ovarian stimulation protocols in assisted reproductive technologies
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: fertilisation (IVF) in the late 1970s, the pharmaceutical industry has played a pivotal role in advancing gonadotrophin production, improving drug purity and optimising delivery methods. Despite significant progress, questions remain about the robustness of the evidence supporting the use of different gonadotrophins and the impact of industry-driven research on clinical practice. The review critically examines the evolution, evidence and future directions of gonadotrophin use in ART. Methods: A comprehensive literature search was carried out in multiple databases to select articles/reviews on historical developments, manufacturing and analytical techniques, regulatory frameworks and clinical trials undertaken to assess gonadotrophin production, formulation processes and their integration into clinical practice. The analysis included mainly evidence from pharmaceutical sponsored randomised controlled trials (RCTs) as well as single arm, registration or post approval studies. Studies on new molecular entities were reviewed. Systematic reviews and meta-analyses, national registries were consulted. Laboratory developments, regulatory challenges, economic constraints, were considered. Results: Over the past four decades, ART has seen remarkable improvements, including increased live birth rates in women of advanced ovarian age, reduced multiple births, and the advent of patient-friendly pen devices. Innovations such as recombinant FSH (rFSH) and biosimilars have expanded treatment options. However, the high cost of drug development as well as the complexity of the ART process have contributed to underpowered trials and reliance on meta-analyses, which often fail to account for confounding factors. Discussion: While gonadotrophins have been shown to be effective for OS, unresolved issues, such as the role of supplementing LH activity in OS protocols, highlight the need for more robust trials. Collaboration between stakeholders is essential to standardise trial designs, define key outcomes and minimise bias. Emerging technologies, including AI and genetic testing, offer opportunities to refine embryo assessment and implantation outcomes, thus improving trial design. A renewed focus on rigorous, transparent trials and interdisciplinary collaboration is essential to advance patient care and address unmet challenges in ART treatment. Beyond gonadotrophins, alternative therapeutic avenues to improve oocyte competence and implantation success warrant exploration.
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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 | 0,032 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».