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精准健康管理已经来临,APP可以监测和评估月经状况,确定排卵期

  如果你没有怀孕计划,却一不小心"中招",是不是很郁闷?
  如果你一直在努力备孕,肚子却毫无反应,是不是很伤心?
  对于女性而言,如何明确具体排卵期是一件有意义的事情,无论是针对备孕,还是"避孕"。
  遗憾的是,目前仍然没有一种既方便又准确的方法来实现排卵期的准确预测。
  图1
  为什么排卵期会这么难以"捉摸"呢?
  斯坦福大学一项研究显示,女性卵泡期平均持续时间和时间跨度均大于先前文献报道,仅有24%的排卵发生在月经周期第14至15天。而黄体期的持续时间和跨度范围与之前文献报道一致,尽管较短(10天或更短)的黄体期更为常见。
  图2
  传统的手段有哪些?
  在过去的一个世纪里, 种类繁多的FAMs (fertility awareness methods)方法逐渐发展起来。这些方法建立的初衷是为了帮助夫妻管理生育和计划生育。二十世纪后二十五年,现代方法逐渐发展起来,采用0.01°C(0.5°F)精度的温度计,精确描述基础体温在月经周期中的变化,以及宫颈粘液特征和数量,阴道敏感度等。这些方法已经定义了一系列规则,可以用来识别排卵期的受孕窗口,以便夫妻可以根据他们的生育计划调整同房时间和次数他们的性行为。Comment by ren andy: FAMILY ADMINISTRATION METHODS?Comment by W YQ: fertility awareness methods
  图3
  新进展的实验设计
  斯坦福大学医学院的研究人员借助两款手机APP(Sympto 和 Kindara),收集了273.2424万女性的生理期数据,这些人来自150多个国家,涉及5大洲,但主要以美国人和欧洲人为主。之后科研人员添加筛选条件,过滤获取的数据集,以确保用户记录的生理周期数据是源于排卵期观察的目的。例如,自我观察、识别排卵窗口;生理周期数据记录持续至少4个周期。 之后,研究人员汇总数据来描述、阐释整体观察结果。 最后,借助定义隐马尔可夫模型(HMM)(经典的机器学习模型,可以根据已有观测数据来预测未知状态),并将这一模型用于排卵时间预测,并评估该预测的可靠性。Comment by ren andy: 通俗的解释一下这个模型,否则读者看不懂
  实验的创新性
  该项研究的创新优势在于其数据集的规模和精确度。这得益于,受试者在个体相当长的一段时间内,用户高频率的记录生理周期相关指标特征变化,多种生育生理特征被记录下来。依据这些数据记录,科研人员建立了相关数学分析模型,试图以揭示解释个体生理状态变化规律;。更关键的是,这一研究成果可以用于预测排卵时间。
  图4
  实验的局限性或缺点
  这项研究最明显的潜在局限性在于数据的产生的群体:样本人群可能不具有普遍代表性,和总体的真实情况可能会有偏差。;用户健康状况和其他基础信息有限,;个体不科学的观察记录模式受试者们观察记录方法是否科学,,以及对观察结果可靠性的不可控性是否可靠(例如,特别是关于宫颈粘液的追踪记录等)。
  尽管虽然通过严格筛选用户和周期数据,可以克服削弱生理特征记录频率有限的不良数据采集频率不高的缺点影响,但还是难以避免其他因素导致的偏差是所有其他限制因素可能已经在本分析中引入了偏差。 对随访APP用户进行随访人群,并提供适当的医学相关信息,设定将会为选定人群队列前瞻性队列研究,可以提供更高质量的数据提高本研究的数据质量和分析结果,之后用于比较分析也将会产出更可靠的结果。
  总之体而,言,与先前对周期持续时间和跨度范围的研究比较表明,卵泡期和整个周期长度具有更高的平均值和更大的跨度范围,而黄体期持续时间和范围与先前研究接近。本次研究生理周期长度、预测排卵日、黄体期持续时间结果,如图51
  图5
  (上图)周期长度和估计的排卵日。 (下图)黄体期持续时间。计算方法为排卵日(排除)和下一周期第1天(排除)之间的天数。 垂直线指示中值。图片版权归论文原作者Symul L 等人所有
  上述研究成果已发表在Nature Partner Journals Digital Medicine 杂志上
  论文作者评论:
  论文作者认为:未来的研究将根据文献报告的FAM体征和用户的病史,使用个体自我跟踪记录的数据,对来量化不孕或每日妊娠的情况进行预测和研究可能性。根据生理特征和用户同房情况的性行为,可以建立数学模型,研究潜在的与亚生育能力相关的潜在因素。这些应用的用户,在使用APP后,可能增加已经对自身生理周期有了更多的认识,从而有利于生育健康管理。
  研究结果表明,这些数字化记录跟踪的数据观察结果,可能有助于促进患者与其临床医生医患之间的沟通,帮助他们根据量化指标做出更佳的决策;。用于月经生理健康监测的循证数字工具的发展,可能会对妇女的健康管理产生积极影响,促进妇女的健康意识提升,加快健康知识普及速度。
  本文仅做公众科普使用,部分图片无法查证来源,如有侵权,请联系后台。
  参考文献:
  [1] Symul L, Wac K, Hillard P, et al. Assessment of menstrual health status and evolution through mobile apps for fertility awareness[J]. npj Digital Medicine, 2019, 2(1): 64.

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