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Enregistrement W4410932125 · doi:10.7575/aiac.ijkss.v.13n.2p.12

Performance of a Modified, Three-Step Menstrual Cycle Tracking Method in Naturally Cycling Females

2025· article· en· W4410932125 sur OpenAlexaboutno aff
Marissa L. Doroshuk, Patricia K. Doyle–Baker

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Kinesiology and Sports Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyclingMenstrual cycleTracking (education)PsychologyPhysical medicine and rehabilitationEconometricsMathematicsBiologyMedicineGeographyEndocrinologyHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: An objective method of menstrual cycle tracking while minimizing participant burden and cost for field-based research is needed. A modification was proposed to a well-known three-step (m3-step) method to improve accessibility for participants and athletes with difficult travel schedules. Methods: A longitudinal design was employed, and the m3-step method (calendar counting, urinary ovulation, and salivary hormones) was completed over three consecutive cycles to assess performance while classifying menstrual variability. Naturally cycling females (N=28; age 18-36 years) from across Canada were recruited prospectively. Participants shipped their hormone samples to the lab where they were classified as “high” or “low” hormone based on ovulation status and a progesterone/estradiol (P4/E2) ratio of 100 pg/mL. Cycle length (mean, ±; SD) was self-reported (28.9 ± 4.16 days) and salivary testing occurred on cycle day 22.5 ± 3.26. Results: The average luteinizing hormone surge for those with a positive test occurred on cycle day 14.2 ± 2.27 (22/28). Average cycle length (t (24.1) = 2.44, p = 0.02), progesterone (t (21.1) = -4.72, p 0.01) and P4/E2 ratios (t (18.9) = -7.74, p 0.01) were statistically significant between high (12/28) and low (16/28) hormone groups. A logistic regression explored the relationship of progesterone to the hormone classification criteria using a crudes odd ratio (1.98 (95% CI 1.24 – 3.17, p 0.01)). Conclusion: The m3-step method yielded a sensitivity of 65% and specificity of 91% using the P4/E2 ratio of 100 pg/mL. Limitations included self-reported naturally cycling, the day of the testing and the P4/E2 value used. In summary, this study examined the feasibility of a m3-step menstrual cycle tracking method to classify hormones as high or low in naturally cycling females for potential implementation in a field-based setting.

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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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