研究发现生育力应用程序有望实现但不如传统方法精确

一个研究出版了两级生育意识的应用程序的性质数字医学杂志发现技术提供了更方便，但不太精确的方法来跟踪经期卫生比传统方法。

生育意识应用程序的用户无需进行超声检查，荷尔蒙测试和重复拜访妇科医生，而是跟踪温度和宫颈粘液以预测何时排卵。

通过Kindara和Sympto应用程序捕获的数据分析，独立研究人员预测自我跟踪的结果将支持对不育症或每日怀孕机会的量化。

Kindara，Sympto和其他使用生育意识方法(FAM)的应用程序要求用户测量和记录变量，包括基础体温和宫颈粘液。由于这些变量的变化与月经周期的不同阶段有关，因此自我监测理论上可以帮助人们识别排卵周围的肥沃窗口。

但是，缺乏对应用程序及其所收集数据的独立研究。为了弥补这一差距，美国和瑞士的研究人员分析了Sympto捕获的160万个观测值和Kindara用户共享的3200万个观测值。所得论文发表在《自然》杂志npj Digital Medicine上。

该分析的一个目标是创建一个统计框架，用于根据自我报告的数据估算排卵时间。分析发现，排卵前的平均卵泡期比以前使用生物标记物精确追踪周期的研究中所见的卵泡期更长，只有24%的排卵发生在周期的第14或15天。

研究人员说，他们的结果与以前的医学试验之间的某些差异反映出，他们使用的大型数据集比以前的试验具有更大的月经方式多样性。他们指出，其他研究也检查了Natural Cycles的功效，去年FDA批准了Natural Cycles作为避孕方法的第一种移动医疗应用，但该产品仅考虑了体温。

“根据目前的发现，与传统的医学监测相比，FAM相关的体征的数字自我跟踪似乎可以提供一种更容易获得的手段，尽管准确性不高，但它可以比传统的医学监测来评估月经的状况和演变。超声波或血液中的荷尔蒙检查或一次性尿检”，研究人员写道。

在月经周期追踪市场变得更加拥挤的时候，充满信心。上个月，苹果公司宣布计划在其Watch设备上提供一个月经和生育监测应用程序。

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