Fertility-Tracker-Methode
Als Fertility-Tracker-Methode wird eine temperaturgestützte Messmethode der weiblichen Fruchtbarkeit bezeichnet. Durch die Anwendung dieser Methode können Frauen ihre fruchtbaren von ihren unfruchtbaren Phasen innerhalb ihres Menstruationszyklus unterscheiden. Bei der Fertility-Tracker-Methode nutzt die Anwenderin einen Zykluscomputer (Fertility Tracker), mit dem sie täglich ihre Basaltemperatur über einen integrierten hochsensiblen Temperatursensor misst und dokumentiert. Andere Zykluscomputer arbeiten zum Teil auch mit Hormonmessungen. Der Fertility-Tracker speichert die Daten automatisch und wertet diese eigenständig anhand eines integrierten Algorithmus aus, um das fruchtbare Fenster[1] einzugrenzen.
Algorithmus des Zykluscomputers[Bearbeiten]
Die Fertility-Tracker-Methode basiert auf der Logik vorhandener manueller Methoden zur Förderung des Fruchtbarkeitsbewusstseins wie der Kalkulothermalen Methode oder der Symptothermalen Methode und ergänzt diese um einen integrierten selbstlernenden Algorithmus, der darauf abgestimmt ist, signifikante Unterschiede in der Basaltemperatur (basal body temperature, BBT) sowie Variablen in der Zykluslänge zu erkennen.
Während die Kalkulothermale Methode ein starres Berechnungskonzept nutzt (der Beginn der fruchtbaren Zeit wird anhand des kürzesten Zyklus minus 18 Tage berechnet, der Beginn der unfruchtbaren Zeit hingegen wird anhand der Temperatur ermittelt, s. auch Knaus-Ogino-Methode[2]), ermöglicht die Fertility-Tracker-Methode eine individuelle Berechnung der fruchtbaren Tage nach der Menstruation anhand zuvor gemessener persönlicher Zyklen.
Die Fertility-Tracker-Methode nutzt also keine pauschale Berechnungsformel, sondern lernt durch den integrierten Algorithmus und die fortlaufende Datensammlung, den individuellen Zyklus präziser auszuwerten. So geht die Methode zu Beginn der Anwendung (aufgrund des Mangels an ausreichenden Daten) davon aus, dass alle Tage nach der Menstruation in den ersten Zyklen fruchtbar sein könnten. Diese als fruchtbar gekennzeichneten Tage werden fortlaufend mit jedem weiteren Zyklus individuell angepasst und durch den lernenden Algorithmus zunehmend genau eingegrenzt.
Ausschlaggebend für die Berechnungen des Zykluscomputers sind die Basaltemperatur-Daten aus der täglichen Messung sowie die ermittelte signifikante Veränderung der Basaltemperatur nach dem Eisprung. Das Hormon Progesteron, das vom Corpus Luteum (Gelbkörper) ausgeschüttet wird, hat einen thermogenen Effekt, der dazu führt, dass die Basaltemperatur (BBT) nach dem Eisprung um ca. 0,2–0,3 °C ansteigt.[3] Dieser Temperaturanstieg ist somit retrospektiv (rückblickend) ein Indiz (retrospektiver Index) dafür, dass der Eisprung sicher stattgefunden hat.[4][5] Einen Tag nach dem signifikanten Anstieg der BBT liegt die Chance einer erfolgreichen Befruchtung bei nur noch 0,8 %, zwei Tage nach dem Anstieg bei 0,4 %.[6] Anhand dieser Daten kann der Zykluscomputer die unfruchtbaren von den fruchtbaren Tagen mit einer sehr hohen Genauigkeit unterscheiden. Dabei werden auch Angaben der Anwenderin zu Beginn und Ende des Menstruationszyklus mit einbezogen.
Vorteile der Fertility-Tracker-Methode[Bearbeiten]
Ein Nachteil der etablierten Methoden zur Förderung des Fruchtbarkeitsbewusstseins ist das Lesen und Interpretieren der gemessenen Daten und dadurch resultierende menschliche Rundungs- und Interpretationsfehler[7][8] sowie die Verwendung nicht einheitlich konfigurierter Messmittel.[9] Bei der Fertility-Tracker-Methode werden die Messung der Basaltemperatur und die Auswertung der individuellen Fruchtbarkeit in einem Gerät kombiniert, wodurch menschliche sowie technische Ungenauigkeiten ausgeschlossen werden können.
Zusammengefasst besteht die Fertility-Tracker-Methode aus vier Elementen:
- Die Aufzeichnung bzw. Dokumentation und das Erlernen neuer Daten (der täglich gemessenen Basaltemperatur, dem Beginn und Ende der Menstruation sowie den gesammelten historischen Zyklusdaten) durch einen Zykluscomputer.
- Die Evaluierung des statistisch signifikanten Temperaturanstiegs nach dem Eisprung.
- Die statistische Berechnung der unfruchtbaren Tage am Beginn des Zyklus, ausgehend vom frühesten signifikanten Temperaturanstieg vorhergegangener Zyklen.
- Die kategorische Vermeidung menschlicher Eingabe- und Interpretationsfehler durch die Kombination aus Hardware (Thermosensor) und Software (Algorithmus) in einem Gerät (Zykluscomputer).
Einzelnachweise[Bearbeiten]
- ↑ Raith-Paula, E., Frank-Herrmann, P., Freundl, G. & Strowitzki, T. Natürliche Familienplanung heute. (Springer Berlin Heidelberg, 2013). doi:10.1007/978-3-642-29784-7.
- ↑ Holt, J. G. H., H. Marriage and Periodic Abstinence. (1960).
- ↑ Su, H.-W., Yi, Y.-C., Wei, T.-Y., Chang, T.-C. & Cheng, C.-M. Detection of ovulation, a review of currently available methods. Bioeng. Transl. Med. 2, 238–246 (2017).
- ↑ Prior, J. C., Naess, M., Langhammer, A. & Forsmo, S. Ovulation Prevalence in Women with Spontaneous Normal-Length Menstrual Cycles – A Population-Based Cohort from HUNT3, Norway. PLOS ONE 10, e0134473 (2015).
- ↑ Shilaih, M. et al. Modern fertility awareness methods: wrist wearables capture the changes in temperature associated with the menstrual cycle. (2018) doi:10.1042/BSR20171279.
- ↑ Colombo, B. & Masarotto, G. Daily fecundability: first results from a new data base. Demogr. Res. 3, [39] p. (2000).
- ↑ Pallone, S. R. & Bergus, G. R. Fertility Awareness-Based Methods: Another Option for Family Planning. J Am Board Fam Med 22, 147–157 (2009).
- ↑ Fehring, R. J., Schneider, M., Barron, M. L. & Pruszynski, J. Influence of Motivation on the Efficacy of Natural Family Planning. MCN Am. J. Matern. Nurs. 38, 352–358 (2013).
- ↑ Händel, P. & Wahlström, J. Digital contraceptives based on basal body temperature measurements. Biomed. Signal Process. Control 52, 141–151 (2019).
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