预测之前有过无胚胎妊娠损失的妇女的胚胎囊积风险:一个基于多中心数据的多变量模型
Limei Zhang1,2, Yuanyuan Yang3,4, Wenjun Wang5
1Department of Obstetrics and Gynecology, Reproductive Medicine Center, The First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University, Guangzhou, China.
Human reproduction (Oxford, England)
|October 6, 2023
概括
一个预测模型可以识别患有先前无胎化妊娠损失 (PAPL) 的患者在植入前对无胎化 (PGT-A) 的基因测试前患有囊胞无胎化高风险. 这有助于选择可能从PGT-A中受益的PAPL患者,以改善结果.
科学领域:
- 生殖医学 生殖医学
- 遗传学 遗传学 是一个
- 胚胎学 胚胎学
背景情况:
- 积体是导致怀孕流产的常见原因之一.
- 之前的无胎化妊娠损失 (PAPL) 与较高的胚胎无胎化率有关.
- 在PAPL患者中,对形积分病 (PGT-A) 疗效进行植入前遗传测试是有争议的;预测形积分病风险可能会提高其效用.
研究的目的:
- 开发和验证一种预测模型,用于在接受PGT-A.A.的PAPL患者中预测胚胎囊瘤积分风险.
- 在这个人群中确定与高风险形积分相关的关键因素.
主要方法:
- 1119名接受PGT-A.患者的多中心回顾性队列研究.
- 开发使用Akaike信息标准进行风险因素选择的多变量物流回归模型.
- 使用培训和测试数据集验证预测模型,评估准确性,区分 (AUC) 和校准.
主要成果:
- 在PAPL组中,胚胎囊积分率为30%,而在非PAPL组中为21%.
- 孕产妇的年龄,PAPL的数量,雌激醇水平和胚胎细胞形成率是高风险形积分症的重要预测因素.
- 预测模型表现良好,AUC为0.80 (训练) 和0.83 (测试).
结论:
- 结合母亲年龄,PAPL数量,雌激素和胚胎细胞形成率的预测模型可以有效地分层PAPL患者的血管积分风险.
- 这个模型可以帮助咨询PAPL患者,并确定那些最有可能从PGT-A中受益的人,从而有可能改善妊娠结果.
