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Wie eine Datenspezialistin Deine eigene Ava Kurve analysieren?

Dies ist ein Gastbeitrag von Ava Datenwissenschaftlerin Franziska Dammeier.

Eines der häufigsten Themen in meiner Interaktion mit Ava Benutzerinnen ist die Sorge über Veränderungen in ihren Ava Kurven: Bedeutet eine Abnahme der Ruhepulsfrequenz, dass man nicht schwanger ist? Bedeutet ein Temperaturanstieg, dass der Eisprung bereits stattgefunden hat? Was bedeutet es, wenn die Temperatur gestiegen ist, aber die Ruhepulsfrequenz gesunken ist?

Beim Aufwachen zu sehen, dass einer der Datenpunkte nach unten gegangen ist, kann stressig sein, aber meistens bedeutet es nicht das was man glaubt. Hier ist der Grund: Wenn es darum geht, den Zyklus zu verfolgen, sind Muster von Bedeutung, und ein einzelner Datenpunkt ist kein Muster. Leider reichen selbst die Daten von zwei oder drei Nächten nicht immer aus, um ein Muster zu bilden.

Woher weiss man also, wann man ausreichend Daten in der Kurve hat, um sich zu freuen oder zu stressen? Es ist kompliziert. Viele Leute denken, dass ich als Datenwissenschaftlerin die Antworten auf alles habe und magisch in eine Tabelle schauen und sagen kann, ob eine Schwangerschaft vorliegt oder nicht. Aber ich denke, zwei der wichtigsten Vorteile einer Datenwissenschaftlerin sind Geduld und Skepsis. Mit anderen Worten, wenn man mich fragt, ob man aufgeregt oder gestresst sein sollte, werde ich die meiste Zeit nichts dazu sagen und dazu raten, noch ein paar Tage zu warten.

Hier sind ein paar Beispiele.

Früh ansteigende Pulsfrequenz = früher Eisprung?

early RPR increase

In der Grafik rechts sehen wir, dass die Ruhepulsfrequenz zu steigen beginnt, sobald die Periode der Benutzerin vorbei ist. Da eine erhöhte Ruhepulsfrequenz anzeigt, dass der Körper sich auf den Eisprung vorbereitet, bedeutet dies denn, dass das fruchtbare Fenster bereits geöffnet ist und der Eisprung früher eintritt als vorhergesagt?

Antwort: Es ist zu früh, um es zu sagen! Während es natürlich möglich ist, dass das fruchtbare Fenster sich früh im Zyklus öffnet (sodass es sogar möglich ist, während der Periode schwanger zu werden), dies aber früher ist, als man normalerweise ovuliert, ist es am besten, geduldig zu sein und nicht so früh im Zyklus voreilige Schlüsse zu ziehen.

Wenn man ein paar Tage wartet, sieht das Diagramm wahrscheinlich ungefähr so ​​aus:

RPR leveled out

Man kann sehen, dass dieser frühe anfängliche Anstieg nicht so bedeutend ausfällt, sobald man mehr Daten hat. Mit einer größeren Datenmenge kann man sehen, dass die Pulsfrequenz insgesamt in einem begrenzten Fenster bleibt und erst später im Zyklus signifikant ansteigt.

Abnehmende Temperatur: nicht schwanger?

decreasing temp

Hier sehen wir einen schönen Temperaturanstieg nach dem Eisprung, aber es gibt einen Temperaturabfall acht Tage nach dem Eisprung. Was bedeutet das für die Chancen, in diesem Zyklus geworden zu sein?

Es ist zu früh, um irgendetwas zu bedeuten. Das erste, was zu beachten ist, ist, dass die Einnistung wahrscheinlich noch nicht stattgefunden hat (meistens findet die Einnistung 9 Tage nach dem Eisprung statt.)[1.“Time of Implantation of the Conceptus and Loss of Pregnancy.“  Allen J. Wilcox, M.D., Ph.D., Donna Day Baird, Ph.D., and Clarice R. Weinberg, Ph.D. N Engl J Med 1999; 340:1796-1799 June 10 1999 DOI: 10.1056/NEJM199906103402304 <http://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJM199906103402304>]). Und da der Progesteronspiegel durch die Einnistung des Embryos erhöht bleibt, was wiederum dazu führt, dass die Temperatur in der Frühschwangerschaft erhöht bleibt, ist die Tatsache, dass die Temperatur in den Tagen vor der Einnistung etwas absinkt, wahrscheinlich kein signifikantes Anzeichen.

Es ist auch wichtig anzumerken, dass ein oder zwei Nächte mit abnehmender Temperatur alleine nicht signifikant sind, selbst wenn sie nach dem Einnistungsfenster auftreten. Wie bei allem, was Daten betrifft, ist ein einzelner Datenpunkt für sich genommen normalerweise nicht bedeutsam. Bevor man irgendwelche Schlüsse zieht, muss man warten, bis man genug Daten hat, um ein echtes Muster zu sehen.

cycle chart 4

Die obige Grafik zeigt ein mögliches Ergebnis einiger Nächte nach dem anfänglichen Temperaturabfall. In diesem Diagramm fällt die Temperatur nach dem ersten Absinken noch einige Tage ab. Diese Tabelle zeigt an, dass die Periode unmittelbar bevorsteht und es unwahrscheinlich ist, dass die Benutzerin schwanger ist.

chart 5

Die obige Grafik zeigt ein anderes mögliches Ergebnis an, nachdem die Benutzerin einige Nächte Daten gesammelt hat. Hier war die anfängliche Abnahme der Temperatur nur ein kleiner Abfall, und während die Temperatur schwankt, tut sie dies auf einem hohen Niveau, wobei sie niemals signifikant abnimmt.

Ist dieser Benutzerin schwanger? Es ist immer noch zu früh, um es sagen zu können. Die Temperatur könnte in einigen Tagen noch deutlich absinken, gefolgt von der Periode. Oder sie könnte erhöht bleiben, bis die Periode bereits angefangen hat. Es ist auch möglich, dass die Temperatur erhöht bleibt und die Nutzerin einen positiven Schwangerschaftstest erhält.

Wenn es immer zu früh ist, um eine Aussage zu treffen, was kann man denn aus der eigenen Kurve überhaupt ablesen?

Die wichtigste datenwissenschaftliche Lektion, die ich Ava Benutzerinnen vermitteln kann, ist, dass alles, was heute auf der Kurve passiert, mit einer Prise Salz genommen werden sollte. Am besten wartet man noch drei Tage – dann hat man ein viel besseres Gespür dafür, ob die Veränderung, die man gesehen hat, ein Ausreißer oder Teil eines größeren Trends war.

Natürlich sieht man manchmal etwas, was über drei oder vier Tage wie ein Trend aussieht, nur um festzustellen, dass nach etwa einer Woche wieder mehr Daten die ganze Geschichte verändern. Dies ist einer der Gründe, warum das Ava Armband besser funktioniert, nachdem man es ein paar Monate lang getragen hat – im Laufe der Zeit gelingt es besser, zwischen echten und falschen Trends zu unterscheiden.

Menschen sind sehr gut darin in Daten Muster zu finden – und tatsächlich sind wir oft auch gut darin, Muster zu finden, wo keine sind! Wenn wir denken, dass wir ein Muster gefunden haben, scheint plötzlich alles, was wir sehen, perfekt zu passen. Hier sind Algorithmen nützlich. Obwohl Algorithmen nicht perfekt sind, haben sie einige Vorteile gegenüber dem Menschen, wenn es um die Mustererkennung geht. Zum einen werden Algorithmen nicht durch Emotionen beeinflusst, so dass sie unbeschwert von Vorurteilen nach Mustern suchen können. Zum anderen können sie Daten in vielen Dimensionen verarbeiten und Muster erkennen, die Menschen übersehen könnten.

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