Systematic review with meta-analysis on the quality of life of women undergoing IVF using Ferti-QOL questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Infertility is a global health concern affecting millions of couples, with in vitro fertilization (IVF) emerging as a prominent solution. While IVF offers hope, it also presents significant physical, emotional, and financial challenges, profoundly impacting the quality of life (QOL) of women undergoing treatment. The Fertility Quality of Life (Ferti-QOL) questionnaire provides a comprehensive framework to assess the multifaceted effects of IVF on QOL. Objective This systematic review aims to synthesize evidence from cross-sectional studies that evaluated the QOL of women undergoing IVF using the Ferti-QOL questionnaire. Methods A comprehensive literature search was conducted across electronic databases, including PubMed, Embase, and the Cochrane Library, for studies published up to July 2024. Studies were included if they used the Ferti-QOL questionnaire to measure QOL in women undergoing IVF and adhered to predefined inclusion criteria. Methodological quality was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale (NOS), and a meta-analysis was performed to estimate pooled mean QOL scores and explore subgroup variations. Results Eight cross-sectional studies were included, with a total sample size of 4,019 participants. The pooled mean Ferti-QOL score was 64.89 (95% CI: 61.15–68.63), indicating a moderate level of QOL. Subgroup analysis revealed that women under 35 years had lower QOL scores (61.94, 95% CI: 58.46–65.42) compared to women aged 35 years and above. Significant heterogeneity (I 2 = 54%) was observed among studies, reflecting diverse cultural and demographic influences. Conclusion This review highlights the substantial impact of IVF on the QOL of women and underscores the need for individualized psychosocial support to address their unique challenges. Future research should focus on longitudinal studies and culturally specific interventions to enhance patient-centered care.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».