Modeling cycle phases using hormone trajectories in women with and without polyendocrine metabolic ovarian syndrome
Deze studie maakt gebruik van zelf-gevolgde urinaire hormoongegevens om een autoregressief Hidden Markov-model te ontwikkelen dat menstruatiecycli nauwkeurig in kaart brengt, waarbij duidelijke hormonale verschillen worden onthuld bij vrouwen met het polyendocrien metabool ovarieel syndroom (PMOS) en het potentieel van het model voor niet-invasieve PMOS-screening en verbeterde klinische testprotocollen wordt aangetoond.