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Enregistrement W4411728084 · doi:10.1093/humrep/deaf097.335

P-026 The hCG Timing Myth in Insemination Cycles: The Surprising Truth About Pregnancy Rates

2025· article· en· W4411728084 sur OpenAlexaboutno aff
Mauricio A. Navarro, E. Himaya, Roland Antaki, F. Bissonnette, Jacques Kadoch

Notice bibliographique

RevueHuman Reproduction · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInseminationPregnancyGynecologyAndrologyIntrauterine inseminationPregnancy rateObstetricsMedicineBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Study question How does the timing of intrauterine insemination (D0, D1, or D2 post-hCG trigger) affect pregnancy rates, and what key factors influence these outcomes? Summary answer Overall pregnancy rates were similar across timing groups. Higher rates were observed in subgroups defined by specific follicle sizes, sperm concentration, or endometrial thickness. What is known already Intrauterine insemination (IUI) is a widely used assisted reproductive technique, valued for its simplicity, affordability, and accessibility. However, its success rates remain modest. Clinical guidelines recommend performing IUI within 24–36 hours following ovulation triggering with human chorionic gonadotropin (hCG). Yet, logistical challenges, such as weekend closures at medical centers, often disrupt adherence to these timelines. While some studies suggest that moderate deviations in timing may not significantly affect outcomes, robust evidence for establishing standardized practices remains limited. Optimizing IUI timing is therefore critical to improve success rates while addressing the logistical barriers faced by both healthcare facilities and patients. Study design, size, duration This retrospective observational study was conducted at Ovo Clinic, a university-affiliated private fertility center in Montreal, Canada, analyzing 1,614 IUI cycles performed between May and September 2024. The primary objective was to evaluate pregnancy rates based on insemination timing: D0 (day of trigger), D1 (24 hours post-trigger), and D2 (36 hours post-trigger). The timing of the insemination was chosen to avoid weekends and to spread out the clinic’s activity. Participants/materials, setting, methods IUI cycles were categorized by insemination timing (D0, D1, D2). The primary outcome was the pregnancy rate (PR), defined as a positive pregnancy test 14 days post-IUI. Data collected included maternal age, post-wash motile sperm concentration, endometrial thickness, and follicle size at induction. An analysis was conducted to assess the impact of these variables on PR, aiming to determine the optimal timing for insemination. Main results and the role of chance Mean maternal age was 34 years, comparable across groups. While post-wash motile sperm concentration was lower in the D0 group (D0: 79.1 vs. D1: 91.6 vs. D2: 100.7 M/mL), pregnancy rates were similar across timing groups: D0 (15.5%), D1 (9.8%), and D2 (12.6%) (p = not significant, NS). Higher PRs were observed in the D0 group when dominant follicle size measured 17-19mm (25%) and 20–22 mm (19.4%), endometrial thickness ranged from 7-10mm (18.4%) and 10–13 mm (16.4%), and post-wash motile sperm concentration exceeded 50 M/mL (20%). Notably, no pregnancies were recorded with endometrial thickness > 13mm or a post-wash motile sperm concentration <4 M/mL. Limitations, reasons for caution This study is limited by small sample sizes in certain subgroups, particularly for D0 cycles. Moreover, our results are based on pregnancy rates, which hold less clinical value compared to live birth rates. Larger prospective studies are required to confirm findings. Wider implications of the findings These findings support flexibility in IUI timing without compromising outcomes. Additionally, this study provides valuable insights into the optimal conditions—such as follicle size, endometrial thickness, and sperm concentration—that can enhance pregnancy rates. Trial registration number No

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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