| Cycle type | |
|---|---|
| Type | n |
| stimulation | 69993 |
| thawing | 32164 |
Descrittive
In OPERA si possono individuare 102.157 cicli complessivi, suddivisi come segue:
69.993 cicli da stimolazione.
32.164 cicli da scongelamento provenienti dagli stessi cicli stimolati di cui sopra.
Le informazioni che vengono fornite per i soli cicli da stimolazione riguardano:
Caratteristiche al baseline
Caratteristiche di stimolazione
Le informazioni che invece vengono fornite per entrambi i tipi di cicli ( stimolazione, scongelamento) riguardano:
Caratteristiche di laboratorio
Outcomes
Caratteristiche al baseline
| Baseline characteristics of women undergoing stimulation cycle | |
|---|---|
| N = 69,9931 | |
| Age of woman at follicle stimulation | 37 (33, 39) |
| Age of man | 39 (35, 43) |
| Unknown | 151 |
| BMI | 22.7 (20.6, 25.4) |
| Unknown | 2,348 |
| Duration of sterility | 4.00 (3.00, 6.00) |
| Unknown | 14,289 |
| N° of previous cycles | 1.00 (0.00, 3.00) |
| AMH | 1.90 (0.90, 3.66) |
| Unknown | 26,816 |
| AFC | 9.0 (5.0, 13.0) |
| Unknown | 68,732 |
| basal_fsh | 13 (7, 19) |
| Unknown | 58,512 |
| basal_lh | 2.7 (1.5, 4.6) |
| Unknown | 28,458 |
| basal_e2 | 237 (44, 796) |
| Unknown | 13,835 |
| basal_p4 | 0.38 (0.20, 0.75) |
| Unknown | 16,751 |
| Female infertility | 42,705 (65%) |
| Unknown | 4,129 |
| male_factor_cat | 41,654 (75%) |
| Unknown | 14,360 |
| Source of sperm | |
| Fresh | 65,426 (93%) |
| Frozen | 4,567 (6.5%) |
| smoke_w | 4,807 (21%) |
| Unknown | 47,023 |
| smoke_m | 5,138 (32%) |
| Unknown | 54,023 |
| 1 Median (IQR); n (%) | |
Caratteristiche sul protocollo di stimolazione
| Characteristics of stimulated cycles | |
|---|---|
| N = 69,9931 | |
| Age of woman at follicle stimulation | 37 (33, 39) |
| Type of gN used | |
| Fostimon | 300 (0.5%) |
| Follitropin alfa | 8,737 (14%) |
| hMg | 15,231 (24%) |
| Luveris | 2,036 (3.2%) |
| Gonal-f Pen | 15,660 (24%) |
| Pergoveris | 16,223 (25%) |
| Puregon | 5,213 (8.1%) |
| Rekovelle | 914 (1.4%) |
| Elonva | 277 (0.4%) |
| Unknown | 5,402 |
| Days of stimulation | 10.00 (8.00, 11.00) |
| Unknown | 4,633 |
| peak_e2 | 1,068 (387, 1,883) |
| Unknown | 14,691 |
| lh | 3.3 (1.8, 5.7) |
| Unknown | 16,207 |
| p4_peak | 0.61 (0.33, 1.06) |
| Unknown | 21,887 |
| N° oocytes retrieved | 7 (4, 12) |
| Unknown | 2,408 |
| N° of M2 oocytes | 3.0 (0.0, 8.0) |
| Unknown | 2,514 |
| Severe OHSS | 12 (<0.1%) |
| Unknown | 84 |
| cycle_canc_yn | 20,464 (29%) |
| cycle_canc | |
| No | 49,529 (71%) |
| Before OPU | 6,591 (9.4%) |
| After OPU | 13,873 (20%) |
| LPS support | 41,971 (60%) |
| 1 Median (IQR); n (%) | |
Outcomes
| Outcome | |||
|---|---|---|---|
| Overall, N = 102,1571 | Cycle type | ||
| stimulation, N = 69,9931 | thawing, N = 32,1641 | ||
| bioch_preg | 12,153 (12%) | 1,692 (2.4%) | 10,461 (33%) |
| Unknown | 130 | 84 | 46 |
| Pregnancy > 22 weeks | 25,671 (25%) | 15,210 (22%) | 10,461 (33%) |
| Unknown | 130 | 84 | 46 |
| Misscariage | 6,934 (6.8%) | 3,675 (5.3%) | 3,259 (10%) |
| Unknown | 130 | 84 | 46 |
| Ectopic pregnancy | 300 (0.3%) | 214 (0.3%) | 86 (0.3%) |
| Unknown | 130 | 84 | 46 |
| N° of gestional sacs | |||
| 0 | 72,112 (74%) | 51,225 (77%) | 20,887 (67%) |
| 1 | 21,927 (22%) | 12,527 (19%) | 9,400 (30%) |
| 2 | 3,401 (3.5%) | 2,437 (3.7%) | 964 (3.1%) |
| 3 | 78 (<0.1%) | 57 (<0.1%) | 21 (<0.1%) |
| 4 | 1 (<0.1%) | 0 (0%) | 1 (<0.1%) |
| Unknown | 4,638 | 3,747 | 891 |
| impl_rate | |||
| 0 | 59,970 (79%) | 37,298 (82%) | 22,672 (75%) |
| 100 | 15,521 (21%) | 8,084 (18%) | 7,437 (25%) |
| 200 | 180 (0.2%) | 80 (0.2%) | 100 (0.3%) |
| 300 | 2 (<0.1%) | 1 (<0.1%) | 1 (<0.1%) |
| Unknown | 26,484 | 24,530 | 1,954 |
| n_pos_hb | |||
| 0 | 77,117 (79%) | 54,231 (82%) | 22,886 (73%) |
| 1 | 17,576 (18%) | 10,030 (15%) | 7,546 (24%) |
| 2 | 2,733 (2.8%) | 1,927 (2.9%) | 806 (2.6%) |
| 3 | 90 (<0.1%) | 57 (<0.1%) | 33 (0.1%) |
| 4 | 3 (<0.1%) | 1 (<0.1%) | 2 (<0.1%) |
| Unknown | 4,638 | 3,747 | 891 |
| cop_started_cycle | 18,326 (18%) | 7,096 (10%) | 11,230 (35%) |
| Unknown | 130 | 84 | 46 |
| Successfull birth (at least 1 newborn) | 18,737 (18%) | 11,535 (17%) | 7,202 (22%) |
| Unknown | 130 | 84 | 46 |
| n_deliveries | |||
| 0 | 83,715 (82%) | 58,632 (84%) | 25,083 (78%) |
| 1 | 15,967 (16%) | 9,567 (14%) | 6,400 (20%) |
| 2 | 2,414 (2.4%) | 1,755 (2.5%) | 659 (2.0%) |
| 3 | 61 (<0.1%) | 39 (<0.1%) | 22 (<0.1%) |
| 1 n (%) | |||
Per quanto riguarda l’individuazione delle varie sotto-popolazioni, secondo me per sfruttare al meglio i dati presenti in OPERA potrebbe essere utile procedere come segue:
Cicli cancellati prima del PU (ex algoritmo 1): su questo punto non ci sono considerazioni da fare; tuttavia, la modalità per estrarre questa informazione è modificato. Il risultato dell’algoritmo da me creato è il seguente: isolare tutti i cicli stimolati che sono stati per una qualsiasi ragione interrotti prima del pick-up.
Cicli cancellati dopo il PU (ex algoritmi 2 e 3): la modifica sostanziale, oltre alla modalità di estrarre l’informazione, è dovuta alla necessità di accorpare la causa di cancellazione (in precedenza, l’idea di fondo era separare ovo = 0 o ovo >=1 per distinguere due sottopopolazioni differenti); d’altra parte abbiamo tanti dati mancanti che non ci permettono di valorizzare il dato (infatti venivano individuati pochissimi cicli in precedenza, per la precisione 434 per l’ex algoritmo 2).
Le modifiche più sostanziali in assoluto riguardano gli algoritmi successivi ( Ex algortitmo 4, cicli da stimolazione con transfer a fresco senza congelamento; Ex algoritmo 5, cicli da stimolazione con/senza transfer a fresco e congelamento di ovo/embrio). Per isolare tali cicli, e sopratuttto per associare tra loro cicli diversi che fanno parte della vita naturale dell’ex algoritmo 5, servono operazioni di manipolazione del dato più complesse. Anzichè ragionare per numero di ovociti/embrioni crioconservati e ovociti/embrioni scongelati (da cui emergevano diverse criticità, in particolare l’identificazione dei cicli sbagliati e la perdita di tantissimi dati perchè l’informazione sul numero di ovociti/embrioni prelevati/crioconservati/scongelati spesso è mancante) si ragiona nella seguente modalità:
Sono stati eliminati tutti i cicli da scongelamento che non avevano un ciclo progenitore in OPERA. Non mi è ben chiaro se questo sia dovuto a un errore nel dato oppure al semplice fatto che per la prima volta in OPERA vediamo un ciclo da scongelamento ma non sappiamo assolutamente nulla sul ciclo da stimolazione che ha generato tale ciclo da scongelamento. La rimozione di tali cicli è essenziale al fine di non commettere errori in seguito.
Sono stati eliminati tutti i cicli da scongelamento il cui progenitore (errore?!?) è ricondotto a un altro ciclo da scongelamento anzichè a un ciclo da stimolazione.
Fatte queste operazioni, sono stati dapprima ordinati i cicli e quindi contati i “blocchi” stimulation + thawing linkati tra loro. A questo punto:
Se all’interno di un blocco si ha un solo ciclo (che per controllo è stato verificato essere da stimolazione, come atteso), questo ciclo finisce nell’algortimo 4 ( ovvero stiamo isolando i cicli da stimolazione a cui in OPERA non sussegue nulla, quindi non c’è nessun ciclo da scongelamento successivo). A questo punto, è sufficiente filtrare i cicli non cancellati per isolare i nostri cicli di interesse (perchè ci interessa selezionare la quota di tali cicli che va a embrio-transfer)
Se all’interno di un blocco si ha una commistione di cicli da stimolazione / da scongelamento derivati dallo stesso, allora questi entrano a far parte dell’algoritmo 5 ( che il ciclo di stimolazione sia o non sia stato interrotto). Avendo più cicli, significa che il ciclo da stimolazione ha avuto un seguito e questo implica a sua volta che c’è stato congelamento di materiale. In questo caso il ciclo di stimolazione andrà bene sia che sia stato interrotto sia che non sia stato interrotto (non ci interessa che il trasfer sia avvenuto nello stesso momento oppure in seguito).
Spiegato il meccanismo di isolamento di queste due sottopopolazioni, ritorno alle sottopolazioni precedenti (ex algoritmo 1, ex algoritmo 2, ex algoritmo 3) per spiegare in che modo anche in quegli algoritmi la logica sottostante è cambiata in maniera profonda: non è sufficiente che un ciclo venga interrotto prima (ex algo 1) o dopo (ex algo 2-3) ma è necessario che nel momento in cui viene interrotto non ci sia un seguito in OPERA (se ci fosse un seguito, sarebbe un ciclo da scongelamento e tali due cicli entrerebbero a far parte dell’ex algoritmo 5). In sintesi, io ho ragionato per fare in modo che le sottopopolazioni siano mutualmente esclusive: nelle sottopopolazioni in cui si ha la cancellazione stiamo individuando solo ed esclusivamente i cicli interrotti e senza futuro documentato in OPERA; nel momento in cui si vogliono considerare tutti i cicli interrotti in OPERA, a prescindere da che cosa avviene in futuro, allora le sottopopolazioni non sarebbero mutualmente esclusive perchè alcuni cicli identificati dall’ex algoritmo 1,2,3 andrebbero a finire anche nell’algoritmo 5.
Dal mio punto di vista, gli ex algoritmi 4 e 5 sono perfetti così come sono ora per rispondere alle sue domande, mentre per quanto riguarda gli ex algoritmi 1, 2, 3 (cicli cancellati) si può ragionare di volta in volta su che cosa comprendere all’interno.
I risultati di tali ragionamenti appaiono a prima vista estremamente rassicuranti, sia in termini di outcome attesi (ad esempio possiamo confrontare la cumulative live birth, che va nella direzione attesa e che mostro di seguito) .
| Cumulative outcomes | |||
|---|---|---|---|
| Overall, N = 56,5631 | Pathway | ||
| Fresh + thawing, N = 20,8691 | Fresh only, no crio, N = 35,6941 | ||
| Cumulative pregnancy > 22 weeks | 23,057 (41%) | 10,892 (52%) | 12,165 (34%) |
| Cumulative live birth | 17,852 (32%) | 8,074 (39%) | 9,778 (27%) |
| 1 n (%) | |||
sia in termini di completezza dei dati: la somma dei cicli per sottopopolazioni individuate fa esattamente il totale dei cicli analizzati (102.157), e allo stesso tempo è stato fatto un controllo per verificare che effettivamente un ciclo finisca solo ed esclusivamente in una sottopopolazione.
Cicli interrotti prima del PU: 6566 (prima: 4322 ex algoritmo 1)
Cicli interrotti dopo il PU: 6864 ( prima: 434 ex algoritmo 2 + 3051 ex algoritmo 3)
Cicli da stimolazione con transfer a fresco senza congelamento: 35.694 (prima: 50.246 ex algoritmo 4)
Cicli da stimolazione con/senza transfer a fresco con congelamento: 53.033, suddivisi in 20.869 cicli da stimolazione e 32.164 cicli da scongelamento: il 100% dei cicli da scongelamento di OPERA finisce qua dentro, come è lecito attendersi. ( totale: 53.033 vs 14906 ex algoritmo 5, fresh transfer 20.869 vs 12.351 ex algoritmo 5.1, FET 32.164 vs 1403 ex algoritmo 5.2)
L’ex algoritmo 6 (stimolazione + contemporaneo scongelamento), a causa della struttura del dato raccolto, non è infine analizzabile/estraibile.