Цель исследования: улучшить исходы лечения бесплодия, ассоциированного с эндометриоиодными кистами яичников (ЭКЯ), на основании разработки алгоритма лечебно-диагностических мероприятий. Материалы и методы: обследовано 82 женщины с бесплодием и ЭКЯ. На основании предыдущего данных литературы и опыта лечения пациенток разработан алгоритм диагностики и лечения бесплодия у женщин с ЭКЯ, проведено исследование его эффективности. Пациентки разделены на 2 группы: группа 1 - 38 женщин, в лечении которых был использован стандартный комплекс лечебно-диагностических мероприятий; группа 2 - 44 пациентки, в лечении которых применяли разработанный нами алгоритм. Сравнивали частоту наступления беременности в зависимости от подхода к ведению пациенток с ЭКЯ. Результаты: использование предложенного нами алгоритма способствует повышению частоты наступления беременности по сравнению с использованием стандартных подходов в 1,85 раза (до 70%), увеличивая частоту спонтанной беременности в 1,63 раза. Заключение: продемонстрирована клиническая эффективность применения разработанного алгоритма, который позволяет автоматизировать выбор тактики ведения пациенток с ЭКЯ, снизить длительность принятия врачебных решений и прогнозировать исходы лечения бесплодия.
Objective: the aim of this study was to improve treatment outcomes for patients with infertility associated with endometrioid ovarian cysts (EOC), based on the developed algorithm. Materials and methods: we examined 82 women with infertility and EOC. The algorithm for the diagnosis and treatment of infertility associated with EOC was developed, based on the literature data and treatment experience. The effectiveness of the developed algorithm was evaluated. Patients were divided into 2 groups: 38 women from the 1st group received standard diagnostic and treatment services, while 44 patients from the 2nd group were diagnosed and treated according to the algorithm. Ppregnancy rates in the two groups were compared. Results: this study reported that pregnancy rate in patients diagnosed and treated according to the developed algorithm was 1.85 times (70%) higher compared to the standard diagnostic and treatment services. The spontaneous pregnancy rate was 1.63 times higher as well. Conclusion: we have demonstrated the clinical effectiveness of the developed algorithm software, which was enabled to automate the process of diagnosis and treatment of patients with EOC, to shorten decision-making process, and to predict outcomes of infertility treatment.