Hormonal Predictors of Abnormal Luteal Phases in Normally Cycling Women
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Explore potential relationships between preovulatory, periovulatory, and luteal-phase characteristics in normally cycling women. Design: Observational study. Setting: Eight European natural family planning clinics. Patient(s): Ninety-nine women contributing 266 menstrual cycles. Intervention(s): The participants collected first morning urine samples that were analyzed for estrone-3 glucuronide (E1G), pregnanediol-3- alpha-glucuronide (PDG), follicle stimulating hormone (FSH), and luteinizing hormone (LH). The participants underwent serial ovarian ultrasound examinations. Main Outcome Measure(s): Four criteria were analyzed: short luteal phase, low mid-luteal phase PDG level (mPDG), normal then low luteal PDG level, low then normal luteal PDG level. Results: A long preovulatory phase was a predictor of short luteal phase, with or without adjustment for other variables. A high periovulatory PDG level was a predictor for short luteal phase and for normal then low luteal PDG level. A low periovulatory PDG level predicted low mPDG and low then normal luteal PDG level, with or without adjustment for other variables. A small maximum follicle predicted normal then low luteal PDG level, with or without adjustment for other variables. The relationship between small maximum follicle size and short luteal phase or small maximum follicle size and low mPDG was no longer present when the regression was adjusted for certain characteristics. A younger age at menarche and a high body mass index were both predictors of low mPDG. Conclusion: Luteal phase abnormalities exist over a spectrum where some ovulation disorders may exist as deviations from the normal ovulatory process. This study confirms the negative impact of a small follicle size on the quality of the luteal phase. The occurrence of normal then low luteal PDG level is confirmed as a potential sign of luteal phase abnormality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».