Reproductive BioMedicine Online · 2026 · Countercurrent · Journal Pre-proof
Una propuesta para medir el abandono en FIV
«An incomplete optimization: IVF directs AI at embryo laboratory while treatment discontinuation goes unmeasured»
Es un artículo de opinión. Se publica en la sección Countercurrent de la revista y no tiene muestra, métodos ni análisis propios. Esta ficha recoge la arquitectura del argumento, no los resultados de un estudio.
Es una versión pre-proof. La revista la publica aceptada pero sin editar, y advierte de que el texto cambiará antes de su versión definitiva.
Las cifras de los estudios que cita no están aquí. El argumento se apoya en metaanálisis, ensayos y registros de otros autores. Esas cifras no son de este artículo y se han dejado fuera: están en el original, con sus referencias.
La pregunta
Qué se discute: dónde pone la FIV su capacidad de análisis
Los autores sostienen que la reproducción asistida lleva décadas optimizando el laboratorio, y que la inteligencia artificial aplicada a predecir, seleccionar y automatizar es la última etapa de esa inversión.
Aceptan que las mejoras del laboratorio son reales y dicen que no las discuten. Su objeción es de reparto. Mientras el laboratorio se afina, el abandono del tratamiento, que ellos definen como no volver a consulta tras un ciclo sin recién nacido vivo, apenas ha recibido atención sistemática.
Según el texto, los registros cuentan lo que pasa dentro de los ciclos iniciados. Quien no vuelve no aparece en ningún denominador publicado. Tampoco hay un plazo acordado a partir del cual no volver cuente como abandono, ni una forma de distinguir el abandono definitivo del aplazamiento o del cambio de clínica.
La tesis del artículo: la FIV ha concentrado la innovación en el laboratorio embrionario y ha dejado sin medir el abandono, un desenlace que los autores consideran de magnitud comparable.
El argumento
El argumento, en el orden del artículo
Cada tarjeta indica en qué parte del texto aparece.
Décadas de optimización del laboratorio
Vitrificación, time-lapse, diagnóstico genético preimplantacional y, ahora, la IA para clasificar ovocitos y embriones. Los autores recuerdan que un ensayo aleatorizado multicéntrico no encontró ventaja de la selección embrionaria por aprendizaje profundo sobre la valoración morfológica estándar.
«A field that perfected the laboratory»
El paciente que sale del denominador
Los autores citan un metaanálisis sobre la frecuencia del abandono en distintos países, con tasas que suben en cada ciclo sucesivo. Señalan que el Glosario Internacional de Infertilidad de 2025 no define el abandono a nivel de paciente, y que sin definición las tasas publicadas no son comparables. Según la revisión que citan, los motivos principales son la carga física y psicológica, el aplazamiento y la tensión en la pareja, más que el pronóstico médico.
«The patient who disappears from the denominator»
Qué cambia cuando los pacientes siguen
Citan un programa financiado de Nueva Zelanda con gestión activa de pacientes, un metaanálisis sobre lo que aporta completar el tratamiento y un ensayo exploratorio de apoyo psicológico. De ahí concluyen que retener a los pacientes mueve el resultado poblacional más que cualquier tecnología de laboratorio del mismo periodo.
«What changes when patients stay»
Usar la IA para detectar el riesgo de abandono
Si un algoritmo puede ordenar embriones por potencial de implantación, dicen, también puede entrenarse con historial de tratamiento, resultados de ciclos, cuestionarios psicométricos y asistencia a citas para identificar a quién es probable que abandone, y avisar antes. Piden diseñar y financiar ensayos antes de adoptar estas herramientas.
«Redirecting AI toward the patient»
Lo que aportan de su centro
Un dato propio, sin publicar
Es el único dato de pacientes que aportan los autores. Lo dan como dato no publicado de su centro, sin describir cómo se obtuvo.
La figura del artículo
La misma cifra de nacimientos sobre dos denominadores
La Figura 1 muestra cómo cambia la tasa de éxito según a quién se cuente en el denominador.
Valores ilustrativos. Así los declaran los autores en el pie de la figura: no son datos de pacientes reales. Las dos barras cuentan los mismos 27 nacidos vivos, cada una sobre un denominador distinto.
Figura 1 del artículo, reconstruida en HTML. El texto es traducción nuestra del original en inglés.
Lo que piden
Una agenda en cuatro pasos
Los autores dicen que se puede empezar con los datos que las clínicas ya tienen.
Definirlo
Que la próxima revisión del Glosario Internacional defina el abandono a nivel de paciente, con 12 meses sin volver como criterio operativo mínimo.
Medirlo en cada clínica
Que clínicas y registros publiquen la tasa de no retorno a 12 meses entre los pacientes sin recién nacido vivo que no han retomado ninguna modalidad de tratamiento. Según los autores, se calcula con datos que cada clínica ya tiene.
Convertirlo en indicador de calidad
Que los registros (REDLARA, SART, HFEA, EIM-ESHRE) lo exijan, que lo respalden las sociedades científicas (ICMART, ESHRE, ASRM) y que lo pidan los financiadores públicos de los programas cubiertos.
Informar al paciente
Que los reguladores exijan informar al paciente con una tasa acumulada de recién nacido vivo por paciente desde el inicio del tratamiento, con denominador por intención de tratar, como mínimo.
Lo que matizan los autores
La letra pequeña
El artículo no tiene sección de limitaciones. Estos son los matices que los propios autores ponen a su argumento.
La comparación de Nueva Zelanda es observacional
Sobre el programa que presentan como su evidencia más convincente, reconocen que the relative contributions of active patient management cannot be disentangled in this observational comparison
.
Los modelos de abandono no están validados
Escriben que los modelos que predicen el abandono están trained on retrospective data, lacking independent validation, and pre-RCT
, y piden ensayos antes de usarlos.
Las herramientas digitales necesitan evaluación
La evidencia en fertilidad remains limited to observational reports
, y retention tools require prospective evaluation before implementation
. Añaden que sus argumentos no avalan ninguna plataforma concreta.
No todo abandono es evitable
Some patients make informed decisions to stop
, y una parte desconocida puede haberse ido a otra clínica, algo que los sistemas de medición actuales no captan. Su dato de centro no está publicado y la Figura 1 es ilustrativa.
«Esa reorientación no empieza con una nueva tecnología, sino con una decisión: contar al paciente que se fue.»
«That redirection begins not with new technology, but with a decision: to count the patient who left.»
Glujovsky D, Schwarzstein Azar C, Glujovsky J, Ciapponi A. Reproductive BioMedicine Online, 2026. Último párrafo del artículo. La traducción al castellano es nuestra.Relacionada en la serie. Gianaroli y colaboradores, en la misma revista, proponen planificar la FIV como un tratamiento completo, con la intención de reducir el abandono. Leer la ficha.
Para citarlo
La referencia
Leer el artículo original
Código AdrIA · serie «papers legibles»
