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Vol. 6. Núm. 2.
Páginas 63-74 (Mayo - Diciembre 2019)
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Vol. 6. Núm. 2.
Páginas 63-74 (Mayo - Diciembre 2019)
REVISIÓN
DOI: 10.1016/j.medre.2019.05.001
Modelos predictivos en reproducción asistida: revisión sistemática y análisis crítico
Prediction models in assisted reproduction: Systematic review and critical analysis
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Joana Peñarrubiaa,
Autor para correspondencia
Joana.Penarrubia@ivirma.com

Autor para correspondencia.
, Juan Antonio García-Velascob, Jose Landerasc
a IVIRMA-Barcelona, Barcelona, España
b IVIRMA-Madrid, Madrid, España
c IVIRMA-Murcia, Murcia, España
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En medicina existe un interés creciente por la predicción del riesgo individual de los pacientes para desarrollar un determinado problema de salud o para predecir su respuesta a un tratamiento. Dado que la fecundación in vitro (FIV) puede ser estresante física y emocionalmente, y que no está exenta de riesgos para la salud, las parejas con esterilidad candidatas a una FIV deben ser bien informadas acerca de las posibilidades de éxito antes de cada ciclo de tratamiento. Presentamos una revisión sistemática y un análisis crítico de los modelos predictivos de respuesta ovárica y de gestación en FIV, demostrando que en muchas ocasiones la calidad de dichos modelos es baja. La metodología inadecuada a la hora de desarrollar un modelo predictivo dificulta su aplicación en la práctica clínica. Es fundamental desarrollar y disponer de modelos predictivos metodológicamente adecuados con la finalidad de optimizar nuestra capacidad predictiva en reproducción asistida y alcanzar una verdadera individualización y personalización de la medicina reproductiva.

Palabras clave:
Modelo predictivo
Reproducción asistida
Respuesta ovárica
Gestación
Abstract

In medicine, there is a growing interest in predicting the individual risk of patients to develop a specific health problem or to predict their response to a treatment. Since in vitro fertilisation (IVF) an be physically and emotionally stressful, and as it is not free of health risks, the couples candidates for IVF should be well informed about the chances of success before each treatment cycle. A systematic review and a critical analysis of predictive models of ovarian response to stimulation and pregnancy after IVF is presented, showing, that in many cases the quality of these models is low. The inadequate methodology when developing a predictive model makes it difficult to apply in clinical practice. It is essential to develop, and to have methodologically appropriate predictive models, in order to optimise predictive capacity in assisted reproduction and achieve a true individualisation and personalisation in reproductive medicine.

Keywords:
Predictive model
Assisted reproduction
Ovarian response
Pregnancy

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