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Enregistrement W1839599605 · doi:10.2196/mhealth.4263

Basal Temperature Measurement Using a Multi-Sensor Armband in Australian Young Women: A Comparative Observational Study

2015· article· en· W1839599605 sur OpenAlexvenueno aff
John D. Wark, Lucy Henningham, Alexandra Gorelik, Yasmin Jayasinghe, Stefanie Hartley, Suzanne M. Garland

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian function and disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasal body temperatureOvulationThermometerLimits of agreementMedicineObservational studyConcordanceMenstrual cycleNuclear medicineEndocrinologyInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The menstrual cycle is a key marker of health in women of reproductive age. Monitoring ovulation is useful in health studies involving young women. The upward shift in basal body temperature, which occurs shortly after ovulation and continues until the next menses, is a potentially useful marker of ovulation, which has been exploited in clinical and research settings. OBJECTIVE: We investigated the utility of BodyMedia SenseWear (BMSW) in monitoring ovulation in young women by analyzing the correlation and agreement of basal temperatures measured using BMSW and a digital oral thermometer. METHODS: Kappa statistics were used to determine the agreement in ovulation detection between the two devices, for each participant, under each form of analysis. Participants also completed an online questionnaire assessing the acceptability of both devices. RESULTS: We recruited 16 participants with 15 of them providing analyzable data (11 OCP non-users, 4 OCP users). Weak to moderate correlations were observed between thermometer and BMSW temperature measurements averaged over 5 different time intervals. However, no agreement between methods was observed using Bland-Altman plots. There was a significant difference in the range of temperatures that each device recorded (thermometer: 35.3-37.2°C, BMSW: 29.7-36.7°C) with BMSW temperatures significantly lower than thermometer temperatures: mean 34.6°C (SD 1.2) versus 36.4°C (SD 0.3) respectively, P<.001. Poor agreement was observed between devices under quantitative analysis of ovulation while fair agreement was observed under visual analysis. Under both quantitative and visual analysis, there was 0% agreement for evidence of ovulation. CONCLUSIONS: This study demonstrated the importance of evaluating biomeasures collected using mobile monitoring devices by comparison with standard methods. It revealed a relatively poor correlation between BMSW and oral thermometer temperature readings and suggested that BMSW is unlikely to detect an upward shift in basal body temperature. Participant behavior suggested poor compliance in the use of BMSW for basal temperature measurement and that the basal body temperature method may not be suitable for use in unselected samples of young women. There is a need for research tools for monitoring ovulation that are simple, self-administered, and inexpensive, yet appealing to young women.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,684

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,478
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,018 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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