Modeling cycle phases using hormone trajectories in women with and without polyendocrine metabolic ovarian syndrome
Questo studio utilizza dati sugli ormoni urinari auto-monitorati per sviluppare un modello di Markov nascosto autoregressivo che mappa accuratamente le fasi del ciclo mestruale, rivelando distinzioni ormonali distinte nelle donne con sindrome poliendocrina metabolica ovarica (PMOS) e dimostrando il potenziale del modello per lo screening non invasivo della PMOS e per il miglioramento dei protocolli di test clinici.