No tengo acceso al texto completo del artículo que vinculó, y desafortunadamente el resumen no proporciona información sobre el significado de la tendencia que sugiere. Tenga en cuenta que los ciclos que dieron como resultado el embarazo tuvieron un grosor medio de 11.9, mientras que para aquellos que no dieron como resultado el embarazo fue de 11.3 mm. Eso no es una gran diferencia en los medios.
La cuestión de si la relación es un umbral o una correlación progresiva puede ser difícil de analizar estadísticamente. Un artículo más reciente (grosor endometrial, etnia caucásica y edad predice el embarazo clínico después de la transferencia de embriones con blastocistos frescos: una cohorte retrospectiva) encontró que un umbral simple de grosor ≥ 9,4 mm proporcionó una sensibilidad del 83%, lo que significa que solo rara vez alguien con menor grosor quedar embarazada con éxito. Al mismo tiempo, esa prueba tenía solo una especificidad del 47%, lo que significa que había muchos “falsos positivos”: mujeres que tenían un endometrio grueso, pero que aún no podían quedar embarazadas en ese ciclo.
Otro estudio más (el efecto del grosor endometrial y el patrón medido por ultrasonografía en los resultados del embarazo durante los ciclos de FIV-ET) dividió a las mujeres en tres grupos: ≤ 7 mm; > 7 mm a ≤ 14 mm; y> 14 mm. Como era de esperar, las tasas de embarazo fueron significativamente mejores a medida que aumentaba el grosor. Solo para el grupo intermedio, el patrón de la línea endometrial (es decir, cómo apareció en la ecografía) también hizo una diferencia significativa.
En la naturaleza, es raro que siempre haya un corte duro, por lo que es ciertamente posible que el estudio que usted vinculó fue correcto acerca de una correlación continua. El umbral de 9,4 mm en el primer estudio que mencioné surgió del análisis estadístico como el mejor umbral para usar. El segundo estudio encontró que obtuvieron resultados significativos dividiéndose en tres grupos. Requeriría pruebas estadísticas más sólidas para saber qué enfoque proporciona realmente el mejor poder predictivo, algo imposible sin los datos sin procesar.
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