medigraphic.com
Federación Mexicana de Ginecología y Obstetricia, A.C.

2018, Número 12

<< Anterior Siguiente >>

Ginecol Obstet Mex 2018; 86 (12)


Valor de la cuenta folicular antral como predictor de éxito en ciclos de fertilización in vitro

Sánchez-Aranda A, Campos-Cañas JA, Roque-Sánchez AM, López-Rioja MJ, Astorga-Acevedo ÁA, Recio-López Y

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 17
Paginas: 769-778
Archivo PDF: 340.83 Kb.


RESUMEN

Antecedentes: La asociación entre pruebas de reserva ovárica y respuesta a la estimulación está debidamente establecida aunque su capacidad para predecir embarazo clínico y recién nacido vivo es limitada.
Objetivo: Evaluar la utilidad clínica de la cuenta folicular antral para predecir embarazo clínico y recién nacido vivo.
Materiales y Métodos: Estudio de cohorte, retrospectivo, efectuado en el Instituto Nacional de Perinatología, entre 2011 y 2016 en ciclos de fertilización in vitro en fresco. Se incluyeron pacientes con diagnóstico de infertilidad a quienes se efectuó, in vitro, transferencia de embriones en fresco. Variables de estudio: edad, cuenta folicular antral, concentración basal de FSH y cantidad de ovocitos capturados. Se elaboró un modelo de regresión logística. Para el análisis estadístico se utilizó el programa Statistic Package for Social Sciences (SPSS). Se consideró significativa la probabilidad de error alfa menor de 5%.
Resultados: Se analizaron 923 ciclos de fertilización in vitro. La cuenta folicular antral tiene predicción para detectar embarazo clínico con un área bajo la curva ROC de 0.59 y para recién nacido vivo de 0.57. El número óptimo con mayor porcentaje de embarazo clínico (9%) y recién nacido vivo (10.4%) tuvo cuenta folicular antral ≥ 8.
Conclusiones: Cuando la cuenta folicular antral es más o menos mayor de 8 folículos se espera mayor cantidad de embarazos clínicos y de recién nacidos.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. Jinguan J, et al. The optimum number of oocytes in IVF treatment: an analysis of 2455 cycles in China. Hum Reprod 2013; 28:2728-34. https://doi.org/10.1093/humrep/det303

  2. Lee Y, et al. Predictive value of antral follicle count and serum anti-Müllerian hormone: Which is better for live birth prediction in patients aged over 40 with their first IVF treatment? Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol 2018;221:151- 55. https://doi.org/10.1016/j.ejogrb.2017.12.047

  3. Brodin T, et al. Comparing four ovarian reserve markersassociations with ovarian response and live births after assisted reproduction. Acta Obstet Gynecol Scand 2015; 10:1056-63. https://doi.org/10.1111/aogs.12710

  4. Broer SL, et al. Prediction of an excessive response in in vitro fertilization from patient characteristics and ovarian reserve tests and comparison in subgroups: an individual patient data meta-analysis. Fertil Steril 2013; 100:420-29. https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2013.04.024

  5. Lukaszuk K, et al. Use of ovarian reserve parameters for predicting live births in women undergoing in vitro fertilization. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol 2013; 168:173-77. https://doi.org/10.1016/j.ejogrb.2013.01.013

  6. Mutlu MF, et al. Antral follicle count determines poor ovarian response better than anti-müllerian hormone but age is the only predictor for live birth in in vitro fertilization cycles. J Assist Reprod Genet 2013; 30:657-65. https://doi. org/10.1007/s10815-013-9975-3

  7. Dhillon RK, et al. Predicting the chance of live birth for women undergoing IVF: a novel pretreatment counselling tool. Hum Reprod 2016; 31:84-92. https://doi.org/10.1093/ humrep/dev268

  8. Polat M, et al. Best Protocol for Controlled Ovarian Hyperstimulation in Assisted Reproductive Technologies: Fact or Opinion? Semin Reprod Med 2014;32:262-271. doi:10.1055/s-0034-1375178

  9. Sarais V, et al. Predicting the success of IVF: external validation of the van Loendersloot's model. Hum Reprod 2016; 31:1245-52. https://doi.org/10.1093/humrep/dew069

  10. Ferraretti AP, et al. ESHRE consensus on the definition of 'poor response' to ovarian stimulation for in vitro fertilization: The Bologna criteria. Hum Reprod 2011; 26:1616-24. https://doi.org/10.1093/humrep/der092

  11. Broekmans FJ, et al. A systematic review of tests predicting ovarian reserve and IVF outcome. Hum Reprod Update 2006; 12:685-718. https://doi.org/10.1093/humupd/ dml034

  12. Vaiarelli A, et al. What is new in the management of poor ovarian response in IVF? Curr Opin Obstet Gynecol 2018; 30:155-62. https://doi.org/10.1097/ GCO.0000000000000452

  13. Sunkara SK, et al. Association between the number of eggs and live birth in IVF treatment: an analysis of 400 135 treatment cycles. Hum Reprod 2011; 26:1768-1774. https://doi.org/10.1093/humrep/der106

  14. Kably A, et al. Análisis comparativo de la tasa de embarazoovocitos capturados en un programa de fertilización in vitro (FIV-TE). Ginecol Obstet Mex 2008; 76:256-60.

  15. López MJ, et al. Número óptimo de ovocitos: modelo de predicción para fertilización in vitro. Ginecol Obstet Mex. 2017; 85:735-47.

  16. Nardo LG, Gelbaya TA, Wilkinson H, Roberts SA, Yates A, Pemberton P et al. Circulating basal anti-Müllerian hormone levels as predictor of ovarian response in women undergoing ovarian stimulation for in vitro fertilization. Fertil Steril 2009; 92:1586-93. https://doi.org/10.1016/j. fertnstert.2008.08.127

  17. Verhagen TE, et al. The accuracy of multivariate models predicting ovarian reserve and pregnancy after in vitro fertilization: a meta-analysis. Hum Reprod Update 2008; 14:95-100. https://doi.org/10.1093/ humupd/dmn001




2020     |     www.medigraphic.com