Correlação entre a idade e a contagem dos folículos antrais em mulheres inférteis

Abstract

A nomogram was constructed correlating age with the different AFC percentiles in infertile women without endocrinopathies. This showed a linear pattern of decline in AFC with age in all percentiles. These nomograms could provide a reference guide for the clinician. However, future validation, with longitudinal data, still is needed.

Número de folículos antrais e o sucesso da fertilização in vitro: uma análise multivariada

“…A maioria dos estudos demonstra uma relação íntima da contagem de folículos antrais com a idade 8,11 . Em 2011, foram publicados os primeiros nomogramas que correlacionaram a CFA com a idade [27][28][29] . Os autores encontraram correlação linear e negativa entre a CFA e a idade em todos os percentis 27,28 , correlação linear e alta para o percentil 50 e uma correlação alta e bifásica para os outros percentis 29 .…”

“…Em 2011, foram publicados os primeiros nomogramas que correlacionaram a CFA com a idade [27][28][29] . Os autores encontraram correlação linear e negativa entre a CFA e a idade em todos os percentis 27,28 , correlação linear e alta para o percentil 50 e uma correlação alta e bifásica para os outros percentis 29 . Outro achado do atual estudo foi a correlação significativa negativa com a idade, mostrando associação inversa da idade da mulher com a CFA, também demonstrada em outros trabalhos 12,14 .…”

ActivityNET: Neural networks to predict public transport trip purposes from individual smart card data and POIs

“…Trip purpose is essential for planning purposes, performance evaluation and the development of public transit networks and services (Faroqi, Mesbah, and Kim 2018). The scope of the research expands to consumer behavior for commercial establishments (Longley, Cheshire, and Singleton 2018), urban mobility, and people flows for city planners (Yang et al 2019), the aspiration of the quality life for economists (Nakamura et al 2016), and public health for policy and decision-makers, e.g. the spread of COVID-19 (Ibrahim et al 2020).…”

ActivityNET: Neural Networks to Predict Trip Purposes in Public Transport from Individual Smart Card Data and POIs.

“…Trip purpose is essential for planning purposes, performance evaluation and the development of public transit networks and services (Faroqi, Mesbah and Kim, 2018). The scope of the research expands to consumer behaviour for commercial establishments (Longley, Cheshire and Singleton, 2018), urban mobility, and people flows for city planners (Yang et al, 2019), the aspiration of the quality life for economists (Nakamura et al, 2016), and public health for policy and decisionmakers, e.g. the spread of COVID-19 (Ibrahim et al, 2020).…”