Performance of a Modified, Three-Step Menstrual Cycle Tracking Method in Naturally Cycling Females
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».