Enhancing intrauterine insemination success in advanced maternal age: Impact of consecutive ejaculate and optimised cycle parameters
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study evaluated whether consecutive ejaculate (CE) strategies improve intrauterine insemination (IUI) live birth rates (LBR) in women over 35 with unexplained or male-factor infertility. It also examined the influence of follicle number and sperm count thresholds on outcomes. METHODS: In this retrospective cohort study (2010-2019), 596 IUI cycles were analysed in 263 nulliparous women-230 with CE and 366 with standard IUI. Among them, 98 patients underwent CE IUI and 165 received non-CE IUI. Patients with total motile sperm count (TMSC) <5×106 were often fast-tracked to IVF, but CE was mostly attempted to boost sperm count beforehand. LBRs per cycle and per woman were compared between groups. RESULTS: LBR per cycle was 11.3% (CE) vs. 13.1% (control) (p=0.52); per woman, 26.5% (CE) vs. 29.1% (control) (p=0.65). Mean ages were similar (37.7 vs. 38.0 years; p=0.34). Success improved with TMSC >10×106; 65.4% (CE) and 87.5% (control). Over six cycles, LBR rose from 10.5% to 13.8% (CE) and 12.3% to 16.7% (control). Outcomes improved with two or three follicles, especially in women over 35. CONCLUSIONS: CE IUI yields LBRs comparable to standard IUI and may offer a cost-effective, less invasive alternative to IVF for male-factor infertility in women over 35. The LBRs per woman undergoing IUI were of a similar magnitude to those reported in IVF cycles. Optimising IUI LBR may involve increasing follicle numbers and using a higher TMSC threshold (>10×106). CE IUI supports healthcare sustainability while expanding fertility treatment access.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».