体外受精治療における高度意思決定支援ツール(OPT-IVF)の有効性
2024年3月12日 更新者:Azrai Abu、National University of Malaysia
この前向き研究は、機関の医学研究倫理委員会の承認を必要とします。 2 サイクル目の体外受精を受ける患者は介入グループに登録されます。 介入には、臨床意思決定支援ツールである Opt-IVF を使用して、1 日目と 5 日目の卵胞サイズの分布と 1 日目から 4 日目に与えられたホルモン投与量に基づいて、ゴナドトロピンの投与をガイドし、個別に制御された卵巣刺激サイクルの開始日を設定することが含まれていました。
患者は周期の 1 日目と 5 日目に経膣超音波検査を受け、存在する卵胞の数とサイズを確認します。 このデータは、Opt-IVF 意思決定支援ツールで使用され、D5 以降のゴナドトロピンの投与量を提案し、アンタゴニストの開始日とトリガー日を推奨します。
臨床研究者は、いかなる患者においても Opt-IVF 推奨用量を無効にすることはありません。
調査の概要
詳細な説明
ゴナドトロピンの総投与量、良質の卵母細胞および胚盤胞の数が各アームから分析されます。
研究の種類
観察的
入学 (推定)
30
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究連絡先
- 名前:Muhammad Azrai Abu
- 電話番号:+60196410944
- メール:azraiabu1983@gmail.com
研究場所
-
-
Wilayah Persekutuan Kuala Lumpur
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Kuala Lumpur、Wilayah Persekutuan Kuala Lumpur、マレーシア、56000
- Advanced Reproductive Centre
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
健康ボランティアの受け入れ
はい
サンプリング方法
確率サンプル
調査対象母集団
最初の体外受精治療に失敗した患者
説明
包含基準:
- 体外受精の 2 サイクル目を受ける患者
除外基準:
- 多嚢胞性卵巣症候群患者
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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臨床医の決定に基づく標準的な体外受精計画プロトコル
臨床医が決定するゴナドトロピンの投与量と経膣超音波検査の時間
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IUでの総投与量
他の名前:
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臨床意思決定支援ツール、体外受精計画プロトコル用の Opt-IVF
ゴナドトロピンの投与量と経膣超音波検査の時間は臨床意思決定支援ツール(OPt -IVF)によって決定されます
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IUでの総投与量
他の名前:
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この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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ゴナドトロピンの総累積投与量
時間枠:1年間
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IVF治療の1サイクル中に使用される総投与量の数
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1年間
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成熟卵母細胞の総数
時間枠:1年間
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刺激プロトコル後の成熟卵母細胞の数
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1年間
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良質な胚盤胞の総数
時間枠:1年間
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各刺激プロトコル後に達成された総胚盤胞
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1年間
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
捜査官
- 主任研究者:Muhammad Azrai Abu, MD、Department Of Obstetrics And Gynecology, Ukm Medical Centre
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- Leahy BD, Racowsky C, Needleman D. Inferring simple but precise quantitative models of human oocyte and early embryo development. J R Soc Interface. 2021 Sep;18(182):20210475. doi: 10.1098/rsif.2021.0475. Epub 2021 Sep 8.
- Simopoulou M, Sfakianoudis K, Antoniou N, Maziotis E, Rapani A, Bakas P, Anifandis G, Kalampokas T, Bolaris S, Pantou A, Pantos K, Koutsilieris M. Making IVF more effective through the evolution of prediction models: is prognosis the missing piece of the puzzle? Syst Biol Reprod Med. 2018 Oct;64(5):305-323. doi: 10.1080/19396368.2018.1504347. Epub 2018 Aug 8.
- Hariton E, Chi EA, Chi G, Morris JR, Braatz J, Rajpurkar P, Rosen M. A machine learning algorithm can optimize the day of trigger to improve in vitro fertilization outcomes. Fertil Steril. 2021 Nov;116(5):1227-1235. doi: 10.1016/j.fertnstert.2021.06.018. Epub 2021 Jul 10.
- Fanton M, Nutting V, Rothman A, Maeder-York P, Hariton E, Barash O, Weckstein L, Sakkas D, Copperman AB, Loewke K. An interpretable machine learning model for individualized gonadotrophin starting dose selection during ovarian stimulation. Reprod Biomed Online. 2022 Dec;45(6):1152-1159. doi: 10.1016/j.rbmo.2022.07.010. Epub 2022 Jul 28.
- Correa N, Cerquides J, Arcos JL, Vassena R. Supporting first FSH dosage for ovarian stimulation with machine learning. Reprod Biomed Online. 2022 Nov;45(5):1039-1045. doi: 10.1016/j.rbmo.2022.06.010. Epub 2022 Jun 18.
- Curchoe CL, Flores-Saiffe Farias A, Mendizabal-Ruiz G, Chavez-Badiola A. Evaluating predictive models in reproductive medicine. Fertil Steril. 2020 Nov;114(5):921-926. doi: 10.1016/j.fertnstert.2020.09.159.
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (推定)
2024年3月13日
一次修了 (推定)
2026年1月31日
研究の完了 (推定)
2026年1月31日
試験登録日
最初に提出
2023年12月10日
QC基準を満たした最初の提出物
2023年12月12日
最初の投稿 (実際)
2023年12月21日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2024年3月15日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2024年3月12日
最終確認日
2024年3月1日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。