In Frozen Embryo Transfer, Is High-Dose Aspirin Better?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate whether high-dose aspirin during frozen embryo transfer (FET) improves pregnancy outcomes. METHODS: This is a retrospective study of 1207 FET cycles performed in 2022, excluding patients older than 40 years, with recurrent implantation failure, or with recurrent pregnancy loss. Pregnancy outcomes, miscarriage rates, number of clinic visits, and obstetrical outcomes were compared between 2 groups: a group with 81 mg aspirin (January-June 2022) and the other group with 162 mg aspirin (June-December 2022). Aspirin was started on day 1 of the cycle and continued until delivery. Patients were divided into 2 endometrial preparation groups. The modified natural cycle group received ultrasound monitoring, trigger shot at 15 mm follicle size and 7 mm endometrial thickness. The artificial cycle group received estrogen supplementation until endometrial thickness reached ≥7 mm, followed by progesterone. RESULTS: Pregnancy outcomes were similar in both endometrial preparation protocols. The subgroup analysis revealed a trend of lower clinical pregnancy rates and lower live birth rates in the 162 mg aspirin group for both preparation protocols. The only significant complication was hematoma formation, which was higher in the 162 mg group. Multiple regression analysis showed that a higher aspirin dosage and endometrial preparation method significantly increased miscarriage rates. CONCLUSION: High-dose aspirin during FET cycles may negatively impact pregnancy outcomes, increasing miscarriage risk. Lower-dose aspirin (81 mg) may be more beneficial.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».