De nombreuses femmes se tournent aujourd'hui vers les applications mobiles de fertilité (FAM : Mobile Apps for Fertility Awareness) pour suivre leurs cycles menstruels et identifier leurs périodes de fertilité. Il existe une multitude d'applications de ce type, cette équipe de l’Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) a regardé la précision de ces applications et dans quelle mesure même elles pouvaient représenter une aide ou un complément d’information pour les gynécologues. Les résultats de l’étude présentés dans la revue Nature Digital Medicine confirment non seulement l’intérêt de ces apps pour les femmes en âge de concevoir mais également tout l’intérêt de l'épidémiologie numérique qui contribuera, de plus en plus, à une meilleure compréhension de la santé des femmes et de la santé en général, et, plus particulièrement à l’évolution de la fécondité.
Cette étude est la première à montrer l’intérêt de ces nouveaux outils de suivi individuel et épidémiologique en examinant à la fois les données de visites gynécologiques et d’utilisations de ces applications au niveau de la population pour déterminer et comparer leur précision dans l'évaluation de la santé menstruelle et de la fertilité. L’étude passe ainsi par une modélisation globale des données recueillies (Voir visuel : chaque ligne est un utilisateur, chaque point est un jour. Les couleurs des points correspondant à différents états biologiques).
L’immense intérêt de l'épidémiologie numérique
Les chercheurs du Digital Epidemiology Lab de l'EPFL, en collaboration avec des chercheurs de Stanford ont mené cette étude à grande échelle auprès de 200.000 utilisatrices de 2 applications Sympto et Kindara. Ces 2 apps sont basées sur des données sympto-thermiques (observations du liquide cervical, autres signes biologiques et prises de température) et permettent l'identification des périodes fertiles et infertiles du cycle menstruel. Au total, les scientifiques ont suivi plus de 30 millions de jours d'observations sur plus de 2,7 millions de cycles menstruels. L’objectif était de comprendre comment et ce que les utilisatrices suivent volontairement sur ces applications et de vérifier que ces apps permettent bien une détection et une estimation précises du moment de l’ovulation.
Des données à la fois individuelles et épidémiologiques : l’analyse révèle que,
- l’utilisatrice typique d’une application est âgée d’environ 30 ans,
- vit plutôt dans un pays occidental (Europe, Amérique du Nord)
- a un IMC sain.
- Les utilisatrices d'applications enregistrent leurs observations plus fréquemment lorsqu'elles enregistrent également des rapports sexuels,
- les signes corporels de fertilité signalés correspondent à des schémas temporels très proches de ceux observés dans des études cliniques à petite échelle.
- les femmes en projet de conception enregistrent quotidiennement ces données sympto-thermiques sur jusqu'à 40% de leurs cycles menstruels ;
- la durée moyenne de la phase folliculaire, qui commence le cycle menstruel et se termine à l'ovulation s’avère plus élevée que celle rapportée par les études précédentes : 24% des ovulations seulement se produisent aux 14e et 15e jours du cycle ;
- la durée et l'étendue de la phase lutéale – la dernière partie du cycle menstruel – correspond aux données précédemment admises.
Un bilan très positif : en conclusion, ces applications fournissent un moyen simple de mieux connaître son cycle menstruel, mais, ajoutent les chercheurs, un outil pour les médecins, de suivi numérique complémentaire aux visites. Les nouvelles technologies, et en particulier l'auto-suivi, permet également une sorte de responsabilisation de notre corps et de notre santé : l’étude montre en effet que les utilisatrices suivent volontairement ces signes liés au cycle menstruel et à la fertilité et que les résultats obtenus correspondent à leurs attentes dans la grande majorité des cas. Ces mesures et observations sont imparfaitement régulières, mais constituent des informations précieuses pour déduire les modifications hormonales sous-jacentes et des données épidémiologiques « évolutives » de l’ovulation. Bref une approche de l'épidémiologie numérique qui va contribuer à une meilleure compréhension de la santé de la femme, mais aussi à une meilleure responsabilisation de la patiente sur sa propre santé.
Un bilan donc extrêmement positif.
Source: Nature Digital Medicine 16 July 2019 DOI: 10.1038/s41746-019-0139-4 Assessment of Menstrual Health Status and Evolution through Mobile Apps for Fertility Awareness. (Visuel 2 L. Symul (EPFL/Stanford)
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