Determination of Biphasic Menstrual Cycle Based on the Fluctuation of Abdominal Skin Temperature during Sleep
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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)
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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 découle