Pregnancy rate after ICSI-IVF cycle in patients with endometriosis - Evidencio
Pregnancy rate after ICSI-IVF cycle in patients with endometriosis
Although several scoring systems have been published to evaluate the pregnancy rate after ICSI–IVF in infertile patients, none of them are applicable for patients with deep infiltrating endometriosis (DIE) nor can they evaluate the chances of pregnancy for individual patients. This model predicts the clinical pregnancy rate in patients with endometriosis.
Auteurs: Ballester M, Oppenheimer A, d"Argent EM, Touboul C, Antoine JM, Coutant C, Daraï E.
Versie: 1.8
  • Publiek
  • Gynaecologie
  • {{ modelType }}
  • Algoritme
  • Details
  • Valideer
  • Bewaar invoer
  • Laad invoer
  • {{ toolbarErrorMessage }}

Weergave
Eenheden

{{ section.title }}

{{ section.description }}

Bereken het resultaat

Vul meer parameters in om de berekening uit te voeren

Probability of clinical pregnancy after an ICSI-IVF cycle:

{{ resultSubheader }}
{{ $t('download_result_availability') }}
{{ chart.title }}
Resultaat interval {{ additionalResult.min }} tot {{ additionalResult.max }}

Conditionele informatie

Uw tekstinvoer(s) is/zijn gewijzigd. Werk uw resultaat bij. Bijwerken

This well-calibrated model predicts clinical pregnancy rates in infertile women with endometriosis. If these performances are confirmed after external validation, the model could be a useful and original tool to inform patients and to adapt the ART strategy.

Model performance: 
The nomogram was developed in a training cohort including 94 patients (141 cycles) and tested on an internal independent validation cohort including 48 patients (83 cycles). The model showed an AUC of 0.76 (95% CI: 0.7–0.8) in the training cohort, which denotes a good performance. Calibration was good with no significant maximal and average differences between the predicted probabilities and the observed frequencies. The AUC of the ROC curve in the validation set was 0.68 (95% CI: 0.6–0.75) indicating a fair performance. The calibration was acceptable.


Source: Ballester M, Oppenheimer A, d'Argent EM, Touboul C, Antoine JM, Coutant C, Daraï E. Nomogram to predict pregnancy rate after ICSI-IVF cycle in patients with endometriosis. Hum Reprod. 2012;27(2):451-456.

{{ file.classification }}
PRO
Notitie
Notities zijn alleen zichtbaar in de resultaat download en worden niet opgeslagen door Evidencio

Dit algoritme wordt verstrekt voor educatieve, opleidings- en informatieve doeleinden. Het mag niet worden gebruikt ter ondersteuning van medische besluitvorming, of om medische of diagnostische diensten te verlenen. Lees onze volledige disclaimer.

Onderliggende algoritmes Onderdeel van
Opmerkingen
Opmerking
Vul een opmerking in.
Opmerkingen zijn voor iedereen zichtbaar

Algoritme feedback

Nog geen feedback 1 Opmerking {{ model.comments.length }} Opmerkingen
Op {{ comment.created_at }} {{ comment.user.username }} een niet langer geregistreerde auteur schreef:
{{ comment.content }}
logo

Log a.u.b. in om de Evidencio print-functies te gebruiken

Om de Evidencio print-functies te kunnen gebruiken dient u ingelogt te zijn.
Indien u nog geen Evidencio Community Account heeft kunt u eenvoudig een persoonlijk account aanmaken op:

https://www.evidencio.com/registration

Print rapport - Voorbeelden 2026-07-28 04:22


Evidencio Community Account voordelen


With an Evidencio Community account you can:

  • Create and publish your own prediction algorithms.
  • Share your prediction algorithms with your colleagues, research group, organization or the world.
  • Review and provide feedback on algorithms that have been shared with you.
  • Validate your algorithms and validate algorithms from other users.
  • Find algorithms based on Title, Keyword, Author, Institute, or MeSH classification.
  • Use and save prediction algorithms and their data.
  • Use patient specific protocols and guidelines based on sequential algorithms and decision trees.
  • Stay up-to-date with new algorithms in your field as they are published.
  • Create your own lists of favorite algorithms and topics.

A personal Evidencio account is free, with no strings attached!
Join us and help create clarity, transparency, and efficiency in the creation, validation, and use of medical prediction algorithms.


Disclaimer: Predictie algoritmes dienen enkel ter ondersteuning en naslag geraadpleegd te worden en zijn geen vervanging voor medische besluitvorming door professionals.
Evidencio v3.43 © 2015 - 2026 Evidencio. Alle rechten voorbehouden