Smartphone vs. manuelle Interpretation von Biomarkern zur Ovulations- und Lutealphasen-Erkennung (SMOM-Studie) (SMOM)
Vergleich von Kombinationen aus Zervixschleim, PDG, LH und Basaltemperatur zur Identifizierung des Eisprungs und der Lutealphase mithilfe der Premom-Smartphone-App im Vergleich zu benutzerausgelesenen Testergebnissen: Eine prospektive Beobachtungsstudie
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: Rene A Leiva, MD
- Telefonnummer: 1398 6135626262
- E-Mail: rleiva@bruyere.org
Studienorte
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Ontario
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Ottawa, Ontario, Kanada, K1G 3V4
- St. Laurent Ideal Clinic
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
- Erwachsene
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Weiblich, 16 bis 45 Jahre alt
- Natürliche Menstruationszyklen von 35 Tagen oder weniger
- Keine hormonelle Verhütung seit mehr als 3 Monaten
- Aktuelle Nutzerin der Premom App
- Bereitschaft, Zervixschleim, LH, PDG und BBT für 3 volle Zyklen zu verfolgen
- Wohnhaft innerhalb von 50 km vom Studienort in der Region Ottawa
- In der Lage, eine informierte Einwilligung zu erteilen
Ausschlusskriterien:
- Schwanger oder stillend
- Aktuelle Hormontherapie oder Verhütung
- Bekannte Anovulationsstörungen, z.B. Polyzystisches Ovarialsyndrom, hypothalamische Amenorrhoe.
- Sehr unregelmäßige oder fehlende Zyklen
- Nicht Nutzerin der Premom App
- Nicht in der Lage oder nicht bereit, das Tracking abzuschließen oder eine Einwilligung zu erteilen
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
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Premom App Benutzer
Frauen im Alter von 16 bis 45 Jahren, die bereits die Premom-App nutzen und über 3 Menstruationszyklen hinweg täglich Fruchtbarkeitszeichen verfolgen werden.
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Teilnehmer verwenden die Premom-Smartphone-Anwendung (Easy Healthcare Corporation), um tägliche Fruchtbarkeitsindikatoren – Zervixschleim (CM), Urin-Luteinisierendes Hormon (LH)-Teststreifen, Urin-Pregnanediolglucuronid (PDG)-Teststreifen und Basaltemperatur (BBT) – über drei Menstruationszyklen zu protokollieren.
Sowohl von Teilnehmern abgelesene als auch KI-interpretierte App-Messwerte werden verglichen, um den Eisprung und die Länge der Lutealphase zu identifizieren.
**Dies ist eine Beobachtungsstudie.
Teilnehmer werden keiner Intervention zugewiesen; alle gesammelten Fruchtbarkeitszeichen sind Teil ihrer bestehenden Selbstverfolgung mit der Premom-App.
Die Studie analysiert diese natürlich auftretenden Daten, um Markerkombinationen zur Identifizierung von Eisprung und Lutealphasenlänge zu vergleichen.**
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Übereinstimmung zwischen Markerkombinationen und dem geschätzten Tag des Eisprungs (EDO)
Zeitfenster: Durch Abschluss jedes Menstruationszyklus (Zykluslänge bis zu 35 Tage), über 3 aufeinanderfolgende Zyklen pro Teilnehmer
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Dieses Ergebnis bewertet, wie vier Fruchtbarkeitsmarker-Kombinationen den geschätzten Tag des Eisprungs (EDO) über drei Menstruationszyklen identifizieren.
Teilnehmer werden tägliche Zervixschleim-Beobachtungen (CM), Urin-Luteinisierungshormon (LH) und Pregnanediolglucuronid (PDG)-Ergebnisse sowie Basaltemperatur (BBT) sowohl mit manuellen Ablesungen als auch mit der Premom-Smartphone-App aufzeichnen.
Für jeden Zyklus wird der EDO anhand validierter physiologischer Indikatoren festgelegt, darunter Spitzen-Zervixschleim, der LH-Anstieg, der PDG-Anstieg und die postovulatorische BBT-Verschiebung.
Der EDO, der durch jede Marker-Kombination identifiziert wird – Zervixschleim plus PDG, LH plus PDG, Zervixschleim plus BBT und LH plus BBT.
Die Übereinstimmung wird durch Berechnung der absoluten Tagesdifferenz zwischen den Schätzungen bewertet.
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Durch Abschluss jedes Menstruationszyklus (Zykluslänge bis zu 35 Tage), über 3 aufeinanderfolgende Zyklen pro Teilnehmer
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Lutealphasenlänge bestimmt durch verschiedene Fruchtbarkeitsmarkerkombinationen
Zeitfenster: Tägliche Verfolgung durch Abschluss jedes Menstruationszyklus (Zykluslänge bis zu 35 Tagen) über 3 aufeinanderfolgende Zyklen pro Teilnehmer.
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Anzahl der Tage vom geschätzten Eisprungtag bis zum Beginn der nächsten Menstruationsperiode, berechnet für jede Markerkombination und innerhalb der Probanden über drei Menstruationszyklen verglichen.
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Tägliche Verfolgung durch Abschluss jedes Menstruationszyklus (Zykluslänge bis zu 35 Tagen) über 3 aufeinanderfolgende Zyklen pro Teilnehmer.
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Benutzerzufriedenheit mit Fruchtbarkeitsverfolgungsmethoden
Zeitfenster: Am Ende von Zyklus 3 (Zykluslänge bis zu 35 Tagen).
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Die Teilnehmerzufriedenheit wird mit dem neunzehn Punkte umfassenden Teilnehmerbewertungsfragebogen gemessen, der die Klarheit der Anweisungen, die Leichtigkeit der täglichen Verfolgung, die Verwendung von Zervixschleimbeobachtungen, LH- und PDG-Tests, BBT-Messungen, app-basierte Interpretation, Zeitaufwand und den Gesamtnutzen untersucht.
Jeder Punkt verwendet eine fünfstufige Likert-Skala: Stimme voll zu, Stimme zu, Neutral, Stimme nicht zu und Stimme überhaupt nicht zu.
Höher bewertete Antworten deuten auf eine bessere Benutzerfreundlichkeit, klarere Anweisungen, geringere wahrgenommene Belastung und höhere Gesamtzufriedenheit hin.
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Am Ende von Zyklus 3 (Zykluslänge bis zu 35 Tagen).
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Vereinbarung zwischen Teilnehmer und App-Interpretationen von LH- und PDG-Teststreifen
Zeitfenster: Am Ende von Zyklus 3 (Zykluslänge bis zu 35 Tagen).
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Konkordanzrate zwischen der visuellen Interpretation durch die Teilnehmer und der KI-gestützten Interpretation der LH- und PDG-Teststreifenergebnisse durch die Premom-App, ausgedrückt als prozentuale Übereinstimmung.
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Am Ende von Zyklus 3 (Zykluslänge bis zu 35 Tagen).
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Testbelastung und Anzahl der Testtage pro Zyklus
Zeitfenster: Tägliche Verfolgung bis zum Abschluss jedes Menstruationszyklus (Zykluslänge bis zu 35 Tagen), über 3 aufeinanderfolgende Zyklen pro Teilnehmer.
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Durchschnittliche Anzahl der Tage, an denen Teilnehmer pro Zyklus LH- und PDG-Tests über drei Zyklen hinweg durchführen, aufgezeichnet im Studienverfolgungsprotokoll und verwendet zur Bewertung der Praktikabilität jeder Marker-Kombination.
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Tägliche Verfolgung bis zum Abschluss jedes Menstruationszyklus (Zykluslänge bis zu 35 Tagen), über 3 aufeinanderfolgende Zyklen pro Teilnehmer.
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Bewertung der App-Benutzerfreundlichkeit und Funktionalität
Zeitfenster: Am Ende von Zyklus 3 (Zykluslänge bis zu 35 Tagen).
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Teilnehmerfeedback zur Funktionalität, Zuverlässigkeit des Foto-Uploads und Genauigkeit der KI-Testinterpretation der Premom-App, bewertet durch die Usability-Umfrage am Ende der Studie.
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Am Ende von Zyklus 3 (Zykluslänge bis zu 35 Tagen).
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Korrelation zwischen dem durch Zervixschleim definierten und dem standardmäßigen fertilen Fenster
Zeitfenster: Durch Abschluss jedes Menstruationszyklus (Zykluslänge bis zu 35 Tagen), über 3 aufeinanderfolgende Zyklen pro Teilnehmer.
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Vergleich zwischen fruchtbaren Tagen, die durch Zervixschleimbeobachtungen identifiziert wurden, und dem klassischen Wilcox-Fruchtbarkeitsfenster (die 5 Tage vor und einschließlich des Eisprungs), ausgedrückt als prozentuale Übereinstimmung und mittlere Tag-Differenz.
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Durch Abschluss jedes Menstruationszyklus (Zykluslänge bis zu 35 Tagen), über 3 aufeinanderfolgende Zyklen pro Teilnehmer.
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Ecochard R, Leiva R, Bouchard T, Boehringer H, Direito A, Mariani A, Fehring R. Use of urinary pregnanediol 3-glucuronide to confirm ovulation. Steroids. 2013 Oct;78(10):1035-40. doi: 10.1016/j.steroids.2013.06.006. Epub 2013 Jul 4.
- Ecochard R, Duterque O, Leiva R, Bouchard T, Vigil P. Self-identification of the clinical fertile window and the ovulation period. Fertil Steril. 2015 May;103(5):1319-25.e3. doi: 10.1016/j.fertnstert.2015.01.031. Epub 2015 Feb 24.
- Gibbons T, Reavey J, Georgiou EX, Becker CM. Timed intercourse for couples trying to conceive. Cochrane Database Syst Rev. 2023 Sep 15;9(9):CD011345. doi: 10.1002/14651858.CD011345.pub3.
- Youngster M, Luz A, Baum M, Hourvitz R, Reuvenny S, Maman E, Hourvitz A. Artificial intelligence in the service of intrauterine insemination and timed intercourse in spontaneous cycles. Fertil Steril. 2023 Nov;120(5):1004-1012. doi: 10.1016/j.fertnstert.2023.07.008. Epub 2023 Jul 23.
- • Wang L, He L, Li J, Zeng D, Wen Y. T Line and C Line Detection and Ratio Reading of the Ovulation Test Strip Based on Deep Learning. In: Intelligent Data Engineering and Automated Learning - IDEAL 2021. Springer, Cham. Lecture Notes in Computer Science. 2021 Nov 23;(13113):625-636. https://www.researchgate.net/publication/356488630_T_Line_and_C_Line_Detection_and_Ratio_Reading_of_the_Ovulation_Test_Strip_Based_on_Deep_Learning
- Potluri V, Kathiresan PS, Kandula H, Thirumalaraju P, Kanakasabapathy MK, Kota Sai Pavan S, Yarravarapu D, Soundararajan A, Baskar K, Gupta R, Gudipati N, C Petrozza J, Shafiee H. An inexpensive smartphone-based device for point-of-care ovulation testing. Lab Chip. 2018 Dec 18;19(1):59-67. doi: 10.1039/c8lc00792f.
- Pattnaik S, Das D, Venkatesan VA. Validation of urinary reproductive hormone measurements using a novel smartphone connected reader. Sci Rep. 2023 Jun 7;13(1):9227. doi: 10.1038/s41598-023-36539-w.
- Mendizabal-Ruiz G, Paredes O, Alvarez A, Acosta-Gomez F, Hernandez-Morales E, Gonzalez-Sandoval J, Mendez-Zavala C, Borrayo E, Chavez-Badiola A. Artificial Intelligence in Human Reproduction. Arch Med Res. 2024 Dec;55(8):103131. doi: 10.1016/j.arcmed.2024.103131. Epub 2024 Nov 29.
- Leiva RA, Bouchard TP, Abdullah SH, Ecochard R. Urinary Luteinizing Hormone Tests: Which Concentration Threshold Best Predicts Ovulation? Front Public Health. 2017 Nov 28;5:320. doi: 10.3389/fpubh.2017.00320. eCollection 2017.
- Leiva R, Ecochard R. Helping Patients to Predict and Confirm Ovulation with the Use of Combined Urinary Hormonal and Smartphone Technology: A Proof-of-Concept Retrospective Descriptive Case Series. Semin Reprod Med. 2024 Jun;42(2):90-99. doi: 10.1055/s-0044-1791702. Epub 2024 Oct 8.
- Leiva R, McNamara-Kilian M, Niezgoda H, Ecochard R, Bouchard T. Pilot observational prospective cohort study on the use of a novel home-based urinary pregnanediol 3-glucuronide (PDG) test to confirm ovulation when used as adjunct to fertility awareness methods (FAMs) stage 1. BMJ Open. 2019 May 27;9(5):e028496. doi: 10.1136/bmjopen-2018-028496.
- Ecochard R, Leiva R, Bouchard T, Boehringer H, Iwaz J, Plotton I. Descriptive analysis of the relationship between progesterone and basal body temperature across the menstrual cycle. Steroids. 2022 Feb;178:108964. doi: 10.1016/j.steroids.2022.108964. Epub 2022 Jan 20.
- Duane M, Stanford JB, Porucznik CA, Vigil P. Fertility Awareness-Based Methods for Women's Health and Family Planning. Front Med (Lausanne). 2022 May 24;9:858977. doi: 10.3389/fmed.2022.858977. eCollection 2022.
- Bouchard TP, Fehring RJ, Schneider M. Pilot Evaluation of a New Urine Progesterone Test to Confirm Ovulation in Women Using a Fertility Monitor. Front Public Health. 2019 Jul 2;7:184. doi: 10.3389/fpubh.2019.00184. eCollection 2019.
- Bouchard TP. Using Quantitative Hormonal Fertility Monitors to Evaluate the Luteal Phase: Proof of Concept Case Study. Medicina (Kaunas). 2023 Jan 10;59(1):140. doi: 10.3390/medicina59010140.
Nützliche Links
- • G. Maroju R, G. Choudhari S, Shaikh MK et al. Application of artificial intelligence-based strategies for promotion of family planning in India: a scoping review [version 1; peer review: awaiting peer review]. F1000Research 2023, 12:1447
- • Steward K, Raja A. Physiology, Ovulation And Basal Body Temperature. [Updated 2023 Jul 17]. In: StatPearls [Internet]. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing; 2025 Jan-.
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
- Menstruationszyklus
- Prospektive Studien
- Beobachtungsstudie
- Künstliche Intelligenz
- Frauengesundheit
- Digitale Gesundheit
- Fruchtbarkeit
- Ovulation
- Progesteron
- Mobile Anwendungen
- Lutealphase
- Luteinisierendes Hormon
- Zervixschleim
- Smartphone-App
- Selbsttest
- Basaltemperatur
- Pregnandiolglucuronid
- Weibliche Reproduktionsphysiologie
- Fertility Awareness-Based Methods
- Heimdiagnosetests
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