Prédire les chances de succès d'une fécondation in vitro

Source : Maman Eprouvette

Dans une édition récente du journal PLoS Medicine, on apprend que des chercheurs du Royaume-Uni ont mis au point un modèle leur permettant de prédire les chances de succès d'un traitement de fécondation in vitro.

En effet, c'est en analysant une base de données contenant les caractéristiques de 144 018 traitements de fécondation in vitro ayant eu lieu au Royaume-Uni, que les chercheurs ont pu tirer certaines conclusions.

Par exemple, ils ont remarqué que les chances qu'un traitement de fécondation in vitro résulte en la naissance d'un bébé vivant diminuaient avec l'augmentation de l'âge de la mère, du nombre d'années d'infertilité et du nombre de traitements de fécondation in vitro ayant échoué. Certaines causes d'infertilité comme un défaut des trompes de Fallope ou du col de l'utérus, un cycle anovulatoire chez la femme ou l'infertilité de l'homme diminuaient également les chances de succès.

Par ailleurs, des techniques comme les traitements hormonaux et l'injection intracytoplasmique des spermatozoïdes avaient un effet positif sur les traitements de fécondation in vitro.

L'avantage du modèle développé par ces chercheurs est qu'il pourra donner l'heure juste aux couples se présentant dans les cliniques de fertilité. Il permettra aussi d'évaluer si l'utilisation de certaines techniques augmente significativement les chances de mettre au monde un enfant. Les couples pourront ainsi faire des choix éclairés.

Toutefois, avant d'être utilisé couramment dans les cliniques de fertilité, les chercheurs aimeraient valider leur modèle. C'est pourquoi ils ont créé un site web et une application pour iPhone disponible gratuitement pour évaluer les chances de succès d'un traitement in vitro. Les couples intéressés peuvent visiter le site http://www.ivfpredict.com/ .

Pour plus de détails:
Article original dans la revue PLoS Medicine: Predicting Live Birth, Preterm Delivery, and Low Birth Weight in Infants Born from In Vitro Fertilisation: A Prospective Study of 144,018 Treatment Cycles