Für viele Frauen im gebärfähigen Alter, die häufigste Art und Weise der Bewertung Ihrer Menstruation Gesundheit und Fruchtbarkeit bedeutet regelmäßige Besuche bei einem Gynäkologen oder einem anderen Arzt. Wenn es um die Bewertung der Entwicklung der Fruchtbarkeit, der Menstruation Gesundheit, und Lebensqualität, diese Besuche in der Regel verlassen sich auf das erinnern, was dazu führen kann signifikante Ungenauigkeiten in der Auswertung.
Auf der anderen Seite, viele Frauen sind heute drehen, um die so genannte „fertility awareness method“ (FAM) – apps zu unterstützen und Ihnen in der Verfolgung Ihrer Menstruationszyklen. Es gibt eine Vielzahl solcher apps zur Verfügung, die nur zeigt, wie beliebt Sie geworden in den letzten Jahren.
Aber wie genau sind FAM-apps? Was tun, Nutzer zu verfolgen? Können Sie helfen Ihnen und Ihren Gynäkologen? Diese sind schwer zu beantworten, aus einem einfachen Grund: Weder Besuche noch die app-Nutzung wurden systematisch untersucht, die auf einer bevölkerungsebene zu bestimmen, und vergleichen Ihre Genauigkeit in der Beurteilung der Menstruation Gesundheit und Fruchtbarkeit in einer sinnvollen Art und Weise.
Dies ist, was Laura Symul an der EPFL Digitalen Epidemiologie Labor getan hat. Die Zusammenarbeit mit der Stanford University (die Sie nun bei), Symul führte eine große Studie an 200.000 user von zwei FAM-apps, Sympto und Kindara. Beide apps unterstützen die „Sympto-Thermale-Methode“ und erleichtern die Identifizierung der fruchtbaren und unfruchtbaren Zeiten der Frau Menstruationszyklus unter Berücksichtigung Aufnahmen der zervikalen Flüssigkeit, die Körpertemperatur bei wake-up, und anderen biologischen Zeichen.
Die Wissenschaftler verfolgten mehr als 30 Millionen Tagen der Beobachtungen von über 2,7 Millionen Zyklen. Die gesamte Studie hatte zwei Ziele: Erstens, um zu sehen, wie und was die Nutzer freiwillig track auf FAM-apps. Zweite, um herauszufinden, ob diese Datensätze ermöglichen eine genaue Erfassung und Bewertung der ovulation timing.
In Bezug auf die Benutzer-Demographie und Verhalten, ergab die Studie, dass die typischen FAM-app-Nutzer ist um die 30 Jahre alt, lebt in einem westlichen Land (Europa oder Nordamerika) und hat einen gesunden BMI. App-Benutzer melden Ihre Beobachtungen häufiger auf, wenn Sie sich auch melden, Geschlechtsverkehr, und wenn man Sie anschaut, die auf eine Bevölkerung, berichtet Fruchtbarkeit Bewusstsein-Körper-Zeichen aufweisen zeitlichen Muster Folgen, dass sehr eng diejenigen, die gefunden wurden, in kleineren klinischen Studien.
Die Analyse der Daten, fanden die Forscher heraus, dass Frauen, die versuchten, die Schwangerschaft aufgenommen Sympto-Thermische Messungen, die jeden Tag für bis zu 40% Ihres Menstruationszyklus. Dann, durch die Modellierung der Daten, fanden Sie, dass die Durchschnittliche Dauer und Reichweite der follikulären phase beginnt der Zyklus und endet mit der ovulation, die größer waren als zuvor berichtet. In der Tat, die Modellierung zeigte, dass nur 24% der Ovulationen auftreten an den Tagen 14 bis 15 des Zyklus. Auf der anderen Seite, die Daten zeigten, dass die Dauer und Reichweite der luteal-phase — der zweite Teil des Menstruationszyklus — abgestimmt früheren Studien.
Die Ergebnisse bieten eine erschwingliche Mittel für die Untersuchung der Wechselwirkungen zwischen den Menstruationszyklus und anderen physiologischen Systemen im großen Maßstab. „Unsere Studie liefert eine gemeinsame Basis für die Nutzer und Ihre ärzte zu integrieren digitaler Unterlagen bei Ihren besuchen, bewerten Ihre eigenen Menstruationszyklus Muster und vergleichen Sie Sie mit den Statistiken, berichten wir“, sagt Laura Symul.
Sie fährt Fort: „die Neuen Technologien, und insbesondere die self-tracking, die Art ändern, wie wir wahrnehmen, in unserem Körper und Gesundheit. Die Anwender und die ärzte Wundern sich über die Chancen und die Nützlichkeit von digitalen self-tracking. Unsere Studie zeigt, dass die Nutzer freiwillig verfolgen Ihre Menstruationszyklus und die Fruchtbarkeit zusammenhängenden Körper Zeichen sehr Häufig, und das, was Sie verfolgen, ist ausgerichtet mit, was erwartet wird, in der überwiegenden Mehrzahl der Fälle. Während dieser Messungen und Beobachtungen sind laut und nicht perfekt regelmäßig, Sie liefern wertvolle Informationen für die Herleitung der zugrunde liegenden hormonellen Veränderungen und Ovulationszeitpunkt in einer Weise, die ist skalierbar, sowohl in der Zeit und in der Anzahl der Teilnehmer.“
Marcel Salathé, Direktor der Digitalen Epidemiologie Lab, fügt hinzu: „Die digitale Epidemiologie Ansatz, der hier präsentiert, kann helfen, führen zu einem besseren Verständnis der Menstruation Gesundheit und deren Zusammenhang zur Gesundheit von Frauen insgesamt, die seit jeher stark unter-studiert.“