PREDICTION MODEL IN OPTIMAL COUNSELING ON CHANCESOF A PREGNANCY AFTER IN VITRO FERTILIZATION


Cite item

Abstract

A total of 318 couples undergoing IVF were observed. The multinomial logistic regression model was specified for global process. The main outcome measures were: ongoing pregnancy, miscarriage before and after 12 weeks gestation, live birth. The significant explanatory variables for global process were female age (odds ratio 1,064), previous live births (odds ratio 0,488), diminished ovarian reserve (odds ratio 2,589).

Keywords

Full Text

Стратегия персонифицированной медицины в настоящее время рассматривается в качестве основного резерва повышения качества медицинской помощи. Одним из направлений данной стратегии является создание инструментов для индивидуального прогнозирования результативности высокотехнологичных методов лечения, сопряженных с высоким риском осложнений для пациента и требующих максимальной реализации ресурсов системы здравоохранения в целом. Внедрение в практику акушера-гинеколога объективных методов оценки индивидуальной вероятности удачного исхода программы эсктракорпорального оплодотворения и переноса эмбрионов в полость матки (ЭКО) отвечает требованиям персонифицированной медицины и является одной из приоритетных задач современной репродуктологии [5]. Цель исследования: создание математической модели, позволяющей определять вероятность удачного исхода программы экстракорпорального оплодотворения на этапе прегравидарной подготовки супружеской пары. Материал и методы исследования В проспективном исследовании участвовали 318 пациентов ГБУЗ «Самарский областной центр планирования семьи и репродукции», проходивших лечение бесплодия методом ЭКО. В качестве критериев исключения рассматривались: использование в программе гамет донора, отсутствие этапа переноса эмбрионов в полость матки, отсутствие данных об исходе индуцированной беременности. В качестве исхода программы рассматривались: отсутствие беременности в результате ЭКО, потеря индуцированной беременности до 12 недель, потеря индуцированной беременности после 12 недель, живорождение в результате индуцированной беременности. В качестве потенциальных предикторов результата программы ЭКО регистрировались данные супружеской пары, выявляемые на этапе прегравидарной подготовки. Статистический анализ данных проводился в среде SAS 9.3. Критическое значение уровня статистической значимости при проверке нулевых гипотез принималось равным 0,05. Сравнение центральных параметров групп проводилось с помощью медианного критерия и критерия Ван дер Вардена. Исследование взаимосвязи между парами дискретных качественных признаков проводилось с использованием анализа таблиц сопряженности согласно критерию Пирсона с2 и V-коэффициенту Крамера. Результирующая оценка предикторов неудачного исхода программы ЭКО проводилась с помощью метода мультиномиальной логистической регрессии. Результаты исследования В исследуемой когорте пациентов в результате реализации программы ЭКО были достигнуты следующие результаты: в 47% наблюдений (151/318) беременность не наступила (I группа сравнения), в 13% наблюдений (40/318) регистрировалась потеря беременности в сроке до 12 недель (II группа сравнения), в 2% наблюдений (5/318) - потеря беременности позже 12 недель (III группа сравнения), 38% реализованных протоколов ЭКО (122/318) закончились родами живым плодом (IV группа сравнения). Характеристика основных клинических параметров участников исследования на этапе прегравидарной подготовки представлена в таблицах 1 и 2. Согласно полученным данным, с помощью стандартных методов дескприптивной статистики в группах сравнения не было выявлено значимых отличий по основным факторам, анализируемым на этапе прегравидарной подготовки. Данное обстоятельство обосновывает необходимость использования методов интегративной оценки как качественных, так и количественных параметров с учетом их взаимного влияния. Одним из таких методов является метод мультиномиальной логистической регрессии, использованный для построения прогностической модели результативности ЭКО на втором этапе нашего исследования. В качестве зависимой переменной рассматривался исход программы ЭКО с четырьмя градациями: отсутствие беременности, потеря беременности до 12 недель, потеря беременности после 12 недель, роды живым плодом в результате индуцированной беременности. Параметры полученного уравнения представлены в таблицах 3 и 4. Обсуждение полученных результатов Согласно полученным данным, основными прогностически значимыми факторами, выявляемыми на этапе подготовки супружеской пары к программе ЭКО, являются возраст пациентки, наличие в анамнезе пациентки живорождения в результате самопроизвольной беременности и снижение овариального резерва. Согласно результатам сравнительного анализа модулей стандартизованных коэффициентов полученного уравнения логистической регрессии, наиболее значимым предиктором является фактор снижения овариального резерва. Данное наблюдение согласуется с результатами исследования A. La Marca, проведенного в 2011 году: на основании результатов анализа данных 381 цикла ЭКО с помощью метода бинарной логистической регрессии автором была представлена математическая модель, включающая показатели возраста пациентки и уровня АМГ, обеспечивающая чувствительность 79,2% и специфичность 44,2% при прогнозировании живорождения в результате индуцированной беременности [1]. Параметры возраста пациентки и снижения овариального резерва также оказались основными компонентами прогностических моделей результативности ЭКО, представленных в исследованиях P.B. Maseelall [2], J.S.Younis [3], A. Khader [4], H.W.R. Li [6]. Полученная нами математическая модель обладает невысокой прогностической мощностью (показатель конкордантности уравнения регрессии составил 59,0%, показатель интенсивности выявленных взаимосвязей Sommer’s D - 0,217), однако следует принять во внимание, что данные параметры оценивают точность отнесения предсказанного результата в одну из четырех градаций исхода программы ЭКО: отсутствие беременности, потеря индуцированной беременности до и после 12 недель, живорождение. Ограниченная прогностическая мощность уравнения мультиномиальной логистической регрессии в данном случае обосновывает целесообразность создания математических моделей с помощью метода бинарной логистической регрессии и использования двух наиболее значимых для клинической практики градаций зависимой переменной (наличие/отсутствие индуцированной беременности и/или живорождения). Выводы Прогностически значимыми факторами, выявляемыми на этапе подготовки к программе ЭКО, являются: возраст пациентки (ОШ 1,064), роды живым плодом в результате самопроизвольной беременности в анамнезе (ОШ 0,488), снижение овариального резерва (ОШ 2,589). Прогностическое уравнение, построенное в результате анализа данных с помощью метода множественной логистической регрессии, может использоваться для первичной стратификации риска неудачного исхода программы ЭКО, а также в качестве основы для разработки более мощных прогностических инструментов.
×

About the authors

Y A ZAZULINA

Email: chary@yandex.ru

References

  1. Anti-Mullerian hormone-based prediction model for a live birth in assisted reproduction. A. La Marca [et al.] // Reproductive BioMedicine Online. - 2011. №22. - P. 341-349.
  2. Antral follicle count is a significant predictor of livebirth in in vitro fertilization cycles. P. B. Maseelall [et al.] // Fertil. Steril. - 2009. Vol. 91. № 4. -P. 1595-1597.
  3. A simple multivariate score could predict ovarian reserve, as well as pregnancy rate, in infertile women. J.S. Younis [et al.] // Fertil. Steril. - 2010. Vol. 94. № 2. - P. 655-661.
  4. External validation of anti-Müllerian hormone based prediction of live birth in assisted conception. A. Khader [et al.] // Journal of Ovarian Research. -2013.Vol. 6. № 3. - P.1-6.
  5. Prediction models in in vitro fertilization; where are we? A mini review. L.L. Loendersloot [et al.] // Journal of advanced research. - 2014. № 5. -P. 295-301.
  6. Role of Baseline Antral Follicle Count and Anti-Mullerian Hormone in Prediction of Cumulative Live Birth in the First In Vitro Fertilisation Cycle: A Retrospective Cohort Analysis. H.W.R. Li [et al.] // PLoS ONE. - 2013. Vol. 8. № 4: e61095. doi: 10.1371/journal.pone.0061095.

Copyright (c) 2016 ZAZULINA Y.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies