在接受ART治疗的患者中,基于临床特征和常规实验室数据的复发植入失败的预测模型
Qunying Fang1,2, Zonghui Qiao1, Lei Luo1
1Center for Reproduction and Genetics, Division of Life Sciences and Medicine, The First Affiliated Hospital of USTC, University of Science and Technology of China, Hefei, 230026, Anhui, P. R. China.
Reproductive biology and endocrinology : RB&E
|March 21, 2024
概括
一个新的模型使用常规数据预测辅助生殖技术 (ART) 中的反复植入失败 (RIF). 它确定了关键的风险因素,如不孕症持续时间和胰岛素耐药性,提高了ART的疗效.
科学领域:
- 生殖医学 生殖医学
- 临床预测建模临床预测建模
- 不孕症研究 不孕症研究
背景情况:
- 反复植入失败 (RIF) 影响辅助生殖技术 (ART) 的成功.
- 现有的RIF研究往往侧重于复杂的因素,这使得全面的查变得困难.
- 常规不育查数据为预测RIF提供了潜力.
研究的目的:
- 利用不育患者的临床和实验室数据开发RIF概率的预测模型.
- 确定与RIF相关的重大风险因素.
- 为了提高ART治疗的有效性.
主要方法:
- 对5212名ART患者 (2018-2022) 的回顾性研究.
- 后勤回归分析以确定RIF风险因素.
- 模型验证使用接收器操作特征 (ROC) 曲线和曲线下的面积 (AUC).
主要成果:
- 不孕症持续时间,子宫异常,低AMH,胰岛素耐药性和阳性ANA/A-β2-GPI Ab状态增加了RIF风险.
- 该预测模型实现了高准确性 (AUC训练:0.900,AUC测试:0.895).
- 高龄是RIF患者没有活产的风险因素;胚胎细胞移植改善了活产的概率.
结论:
- 开发的模型有效地使用常规数据预测RIF概率.
- 鉴定的风险因素可以指导临床管理,并改善ART的结果.
- 建议在大规模前性研究中进一步验证.
