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Enregistrement W4318689653 · doi:10.14326/abe.12.28

Determination of Biphasic Menstrual Cycle Based on the Fluctuation of Abdominal Skin Temperature during Sleep

2023· article· en· W4318689653 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAdvanced Biomedical Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensPQ Corporation (Canada)
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésLuteal phaseFollicular phaseConfidence intervalMenstrual cycleAttenuationMedicineInternal medicineEndocrinologyPhysicsHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we focused on the fluctuation of the abdominal skin temperature (AST) during sleep as a second marker for determining the biphasic menstrual cycle, alongside the basal body temperature. The nocturnal AST was measured every 10 min using a wearable device mounted on the abdominal wall. With this system, the AST time-series data were recorded for a total of 1667, 1035, and 1690 days from seven participants for the menstrual/follicular, ovulatory, and luteal phases, respectively. First, the AST fluctuation was evaluated by plotting the cumulative probability distribution (CPD) of changes in AST every 10 min from 0 to 0.7℃. The results showed that the CPD fitted well with an exponential attenuation curve. Second, the mean attenuation coefficients obtained by exponential regression from the CPD data were compared among the three phases. For regular menstrual cycles, the attenuation coefficient was the highest in the menstrual/follicular phase (8.57; 95% confidence interval 8.44–8.70; R2 = 0.983; P < 0.001), followed by the ovulatory phase (7.80; 95% confidence interval 7.65–7.96; R2 = 0.985; P < 0.001) and then the luteal phase (7.24; 95% confidence interval 7.12–7.36; R2 = 0.985; P < 0.001). Finally, we examined whether the attenuation coefficients can be used as an index to classify the three phases by long short-term memory (LSTM)-based deep learning. Consequently, the attenuation coefficient affected the prediction of the menstrual/follicular, ovulatory, and luteal phases with significantly higher F-measures of 0.603, 0.328, and 0.660, respectively. These results suggest that the thermoregulatory system may increase the AST fluctuation in healthy women during the transition from the follicular phase to the ovulatory phase and then to the luteal phase.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,584
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,244 · 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