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博彩导航 博士研究生在TOP期刊《International Journal of Epidemiology》上发表浙江省首个辅助生殖出生队列建设成果
2024-08-01 朱汇 季林丹 
 

7月,博彩导航 2021级内科学博士研究生朱汇以第一作者在《International Journal of Epidemiology(国际流行病学杂志)》(中科院一区TOP期刊)发表了题为Cohort Profile: The Ningbo Birth Cohort of Population Undergoing Assisted Reproductive Technology (NBart)(队列概况:宁波辅助生殖人群出生队列)的研究论文。该论文全面介绍了浙江省首个辅助生殖出生队列的建设方案,反映了近年来博彩平台推荐-博彩导航 在引领前瞻性出生队列建设、致力生命科学研究的重要成果体现。博彩导航 季林丹教授为本文通讯作者,该研究得到了浙江省自然科学基金、宁波市青年科技创新领军人才项目的支持。

据世界卫生组织报告,全球约六分之一人口患有不孕不育症。在过去三十年中,我国育龄人口不孕症的患病率也持续上升。国家卫健委公布,我国每年辅助生殖出生婴儿超30万,约占出生人口的3%。辅助生殖妊娠孕妇妊娠期并发症和不良围产结局显著高于自然妊娠孕妇。既往研究大多是回顾性、横断面分析,未能明确辅助生殖不良围产结局和子代健康问题的因果关联,且这些不良结局背后的分子机制也未阐明。NBart队列由博彩平台推荐-博彩导航 牵头,宁波大学附属妇女儿童医院生殖中心、中国人民解放军联勤保障部队第九〇六医院生殖中心、宁波市鄞州区疾病预防控制中心、宁波市鄞州区妇幼保健所和宁波市江北区妇幼保健计划生育服务中心共同参与的一项招募辅助生殖夫妇及其子代的前瞻性出生队列,重点关注辅助生殖孕妇妊娠期并发症和不良围产结局及子代0-6岁生长发育和健康状态

研究团队对队列人群实施全周期随访监测,研究周期覆盖促排卵治疗前基线期、辅助生殖期、孕早期、孕中期、孕晚期、分娩期、产后42天,子代自出生后随访到6周岁。队列建设充分利用高质量信息融合平台,链接生殖医学管理系统、HIS/LIS医疗信息系统、妇幼保健监测系统、区域健康信息平台,实现高效、信息化队列管理。与此同时,团队致力于建设辅助生殖出生队列生物样本库,通过动态、多维生物样本采集,利用多组学技术和机器学习方法,构建不孕症女性实施辅助生殖技术后不良围产结局和子代疾病的早期预测模型,最终搭建多点触发、智慧预警平台,探索精准化、全流程的辅助生殖人群孕期管理方案。


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博彩导航 博士研究生在TOP期刊《International Journal of Epidemiology》上发表浙江省首个辅助生殖出生队列建设成果
编辑:朱汇 季林丹发布时间:2024-08-01

7月,博彩导航 2021级内科学博士研究生朱汇以第一作者在《International Journal of Epidemiology(国际流行病学杂志)》(中科院一区TOP期刊)发表了题为Cohort Profile: The Ningbo Birth Cohort of Population Undergoing Assisted Reproductive Technology (NBart)(队列概况:宁波辅助生殖人群出生队列)的研究论文。该论文全面介绍了浙江省首个辅助生殖出生队列的建设方案,反映了近年来博彩平台推荐-博彩导航 在引领前瞻性出生队列建设、致力生命科学研究的重要成果体现。博彩导航 季林丹教授为本文通讯作者,该研究得到了浙江省自然科学基金、宁波市青年科技创新领军人才项目的支持。

据世界卫生组织报告,全球约六分之一人口患有不孕不育症。在过去三十年中,我国育龄人口不孕症的患病率也持续上升。国家卫健委公布,我国每年辅助生殖出生婴儿超30万,约占出生人口的3%。辅助生殖妊娠孕妇妊娠期并发症和不良围产结局显著高于自然妊娠孕妇。既往研究大多是回顾性、横断面分析,未能明确辅助生殖不良围产结局和子代健康问题的因果关联,且这些不良结局背后的分子机制也未阐明。NBart队列由博彩平台推荐-博彩导航 牵头,宁波大学附属妇女儿童医院生殖中心、中国人民解放军联勤保障部队第九〇六医院生殖中心、宁波市鄞州区疾病预防控制中心、宁波市鄞州区妇幼保健所和宁波市江北区妇幼保健计划生育服务中心共同参与的一项招募辅助生殖夫妇及其子代的前瞻性出生队列,重点关注辅助生殖孕妇妊娠期并发症和不良围产结局及子代0-6岁生长发育和健康状态

研究团队对队列人群实施全周期随访监测,研究周期覆盖促排卵治疗前基线期、辅助生殖期、孕早期、孕中期、孕晚期、分娩期、产后42天,子代自出生后随访到6周岁。队列建设充分利用高质量信息融合平台,链接生殖医学管理系统、HIS/LIS医疗信息系统、妇幼保健监测系统、区域健康信息平台,实现高效、信息化队列管理。与此同时,团队致力于建设辅助生殖出生队列生物样本库,通过动态、多维生物样本采集,利用多组学技术和机器学习方法,构建不孕症女性实施辅助生殖技术后不良围产结局和子代疾病的早期预测模型,最终搭建多点触发、智慧预警平台,探索精准化、全流程的辅助生殖人群孕期管理方案。


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