Level of Agreement Between a Modified, Three-Step Menstrual Cycle Tracking Method and a Female-Health Menstrual Cycle Tracking App
Notice bibliographique
Résumé
Background: A need exists to incorporate evidence-based tracking methods that measure menstrual cycle (MC) variability to describe the data quality provided by an app. The study purpose was to assess the agreement between an app’s cycle phase identifications and a modified version of the three-step method (m3stepMC) of hormone verification. Materials and Methods: Participants across Canada were recruited to track their MC over 3 months by entering data into a female-health MC tracking app (the app) while collecting measures of ovulation and salivary hormones around the late-follicular (FP) and mid-luteal (MLP) phases, respectively. Bland–Altman plots assessed the limits of agreement (LoA) between the identified days within each of the app’s predetermined phases and the m3stepMC-identified days when MC dates aligned between the methods. Pearson’s correlations ( r ) were used to examine the effect size of relationships between variables. Results: Participants’ ( n = 25) mean age was 29.3 ± 4.24 with self-reported mean cycle lengths of 27.3 ± 2.38 days. The agreement between the app’s estimated (1) end of phase one and the estimated start of the mid-FP was 0.6 ± 1.66 days (95% LoA: 2.65–3.85; r = 0.66), (2) end of phase two and the identified luteinizing hormone (LH) surge day and midpoint of phase three and the estimated 48-hour ovulatory window post-LH surge day were −0.6 ± 1.71 days (95% LoA: −3.95 to 2.75; r = 0.64), and (3) phase four and the estimated MLP day verified by salivary hormones and the start of the app’s phase five and the estimated late-luteal midpoint day were −2.2 ± 0.97 (95% LoA: −4.13 to −0.32; r = 0.94). Conclusion: This study describes the agreement between a m3stepMC tracking method and hormone measures and an app’s predetermined MC phase system in eumenorrheic cycles when MC dates aligned between methods.
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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 | 0,013 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».