MyIUSモバイルアプリを使用するレボノルゲストレルの子宮内器具使用者における出血予測アルゴリズムの現実世界での検証

科学分野:

• 避妊と生殖保健
• デジタルヘルスとモバイルアプリケーション
• 現実 世界 の 証拠 研究

背景:

• Levonorgestrel-releasing intrauterine devices (LNG-IUD) は,避妊および異常な子宮出血の管理のために広く使用されています.
• 挿入後の出血パターンの理解と予測は,使用者の満足度と遵守に不可欠です.
• モバイルヘルスケアアプリは パーソナライズされた健康の洞察を 提供する有望な手段です

研究 の 目的:

• MyIUS モバイルアプリケーションアルゴリズムの出血の強度と規則性を予測する実際の性能を検証する.
• レボノゲストレル 子宮内置器具 (LNG-IUD) の異なる用量におけるアルゴリズムの精度を評価する.
• 個別化された出血の洞察のためのMyIUSの世界的な使用を支持する証拠を提供すること.

主な方法:

• ドイツ,デンマーク,スウェーデン,スペイン,メキシコ,ブラジルの参加者が参加した 観察的,現実世界のパフォーマンス研究です.
• LNG-IUDの挿入後90日間 MyIUSアプリを使用した18歳以上の女性 (52 mg,19. 5 mg,または13. 5 mg) を含む.
• 90日間の出血プロフィール (強度と規則性) と,その後の180日間の自己報告出血データを比較する.

主要な成果:

• アルゴリズムは,0. 81のマルチクラスAUC (95%CI,0. 79- 0. 83) で出血強度の予測に十分な差別性を示した.
• 月経周期の規則性に関する予測は,全体的なAUCが0. 66 (95%CI,0. 63- 0. 68) で,性能が低下した.
• ほぼ完全なデータセットを持つ1,734人の参加者のデータを分析した.

結論:

• MyIUSアルゴリズムの出血の強度予測は 現実の世界で検証されています
• この発見は,LNG-IUDの挿入後の出血の変化に関する個別化された洞察のためのMyIUSのグローバルな適用を支持する.
• サイクル規則性予測と臨床有用性試験のためのアルゴリズムのさらなる精細化が推奨されています.