Destaque

Novo modelo de dados revela novas recomendações de tratamento de infertilidade

Fonte

Universidade de Minnesota

Data

segunda-feira. 10 janeiro 2022 13:50

Um novo modelo de análise de dados desenvolvido em parte pelo corpo docente da Universidade de Minnesota, nos Estados Unidos, está lançando mais luz sobre o potencial de tratamento para mulheres que enfrentam problemas de infertilidade.

Em um estudo publicado na revista científica Journal of the American Statistical Association, o Dr. Xuan Bi, professor da Escola de Administração da Universidade de Minnesotta, e seus colegas examinaram dados existentes sobre 1.376 mulheres com síndrome dos ovários policísticos (SOP). A condição é uma das causas mais comuns de infertilidade, mas não é bem compreendida.

Nos estudos sobre a síndrome, três estágios – ovulação, gravidez e nascimento – são geralmente analisados ​​separadamente. No entanto, menos mulheres passam para cada estágio e apenas um pequeno número chega a dar à luz. Apesar do desafio, os pesquisadores desenvolveram uma série de algoritmos e revelaram efeitos existentes em todos os três estágios.

“Nosso modelo une os três estágios para examinar todo o processo de gravidez para ver como diferentes fatores, como tratamentos ou uso de álcool, podem afetar a chance de um nascimento com vida. A análise mostra como os médicos podem identificar melhor um tratamento no início da fase de ovulação com base nesses fatores”, destacou o Dr. Xuan Bi.

O modelo destacou novas recomendações de tratamento de infertilidade que melhorariam as chances de sucesso da gravidez. Por exemplo, o citrato de clomifeno – também conhecido como Clomid – foi mais eficaz para mulheres mais velhas. A equipe também confirmou as pesquisas clínicas existentes, como o impacto negativo do tabagismo nas taxas de gravidez. O pesquisador disse que, embora as recomendações de tratamento devam passar por testes clínicos mais rigorosos e aprovação do FDA, os resultados são promissores.

Os pesquisadores acreditam que o novo método poderia ser aplicado a outras pesquisas clínicas de processos sequenciais que enfrentam problemas semelhantes de diminuição de dados. O Dr. XUan Bi disse que o modelo pode eventualmente ser desenvolvido em uma ferramenta de inteligência artificial médica usada por médicos como uma segunda opinião.

“Este poderia ser um passo em direção a um software potencial para um consultório médico, onde um paciente poderia inserir fatores de risco e outras informações para ajudar a aumentar a decisão do médico para o tratamento”, concluiu o pesquisador.

Acesse o resumo do artigo científico (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Universidade de Minnesota (em inglês).

Fonte: Universidade de Minnesota.

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