Determination of Biphasic Menstrual Cycle Based on the Fluctuation of Abdominal Skin Temperature during Sleep
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».