論文の概要: MCAnalysis: An Open-Source Package for Preprocessing, Modelling, and Visualisation of Menstrual Cycle Effects in Digital Health Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.12536v1
• Date: Tue, 14 Apr 2026 10:05:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-15 19:11:32.387785
• Title: MCAnalysis: An Open-Source Package for Preprocessing, Modelling, and Visualisation of Menstrual Cycle Effects in Digital Health Data
• Title（参考訳）: MCAnalysis:デジタルヘルスデータにおけるメンタルサイクル効果の前処理、モデリング、可視化のためのオープンソースパッケージ
• Abstract要約: mcanalysisは、RとPythonのオープンソースパッケージで、月経周期研究のための一般化加法モデル(GAM)を実装している。 このパッケージをJuliの慢性健康管理アプリケーションから得られたデータを用いて15のウェアラブルおよび自己申告結果で実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The menstrual cycle influences numerous physiological and psychological outcomes, yet standardised, open-source statistical methods for quantifying these cyclic effects remain lacking. We developed mcanalysis, an open-source package in R and Python implementing a Fourier-basis generalised additive model (GAM) for menstrual cycle research. The package provides a complete pipeline: processing period dates, labelling cycle days relative to menstruation onset, filtering physiologically plausible cycles, normalising outcomes to individual means, fitting cyclic GAMs with bootstrap confidence intervals, and identifying turning points to generate phase-specific linear trend estimates. We demonstrate the package on 15 wearable and self-reported outcomes using data from the Juli chronic health management application (N = 2,816 users). Nine of 15 outcomes showed evidence of association with the menstrual cycle (p < 0.05), spanning physiological (HRV p < 0.001, oxygen saturation p = 0.002), sleep (p = 0.003), symptom (migraine p < 0.001, headache p = 0.005), mood (EMA mood p = 0.024, PHQ-8 lack of energy p = 0.008, mania p = 0.041), and activity (hours outside p = 0.019) domains. No tested confounders were significantly associated with cycle-normalised outcomes. mcanalysis provides a standardised, reproducible approach to menstrual cycle analysis for users at all levels of statistical expertise. The package is freely available at https://github.com/kyradelray/mcanalysis, with a no-code web interface at https://kyradelray.shinyapps.io/mcanalysis/.
• Abstract（参考訳）: 月経周期は、多くの生理的および心理的結果に影響を与えるが、これらの循環効果を定量化するための標準化されたオープンソースの統計手法は、依然として不足している。 我々は、月経周期研究のためのFourier-basis Generalized Additive Model (GAM)を実装した、RとPythonのオープンソースパッケージであるmcanalysisを開発した。 このパッケージは、処理期間の日時、月経開始に対するサイクル日数のラベル付け、生理学的に妥当なサイクルのフィルタリング、個別の手段への正規化結果、サイクルGAMをブートストラップ信頼区間に適合させ、旋回点を特定して位相特異的な線形トレンド推定を生成する完全なパイプラインを提供する。 このパッケージは、Juliの慢性健康管理アプリケーション(N=2,816ユーザ)のデータを用いて、ウェアラブルおよびセルフレポートされた15の成果を実演する。 15例中9例が月経周期(p < 0.05), 生理的(HRV p < 0.001, 酸素飽和p = 0.002), 睡眠(p = 0.003), 症状(移行性p < 0.001, 頭痛性p = 0.005), 気分(EMAの気分p = 0.024, PHQ-8のエネルギーp = 0.008, マニアp = 0.041), 活動(p = 0.019)と相関していた。 検査された共同創設者は、サイクルノーマライズされた結果と大きく関連していた。 mcanalysisは、統計的専門知識のあらゆるレベルにおいて、月経周期分析の標準化された再現可能なアプローチを提供する。 このパッケージはhttps://github.com/kyradelray/mcanalysisで無料で利用できる。

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