Prévision de l’ovulation : méthodes, fiabilité et limites des applications

La prévision de l’ovulation consiste à estimer le jour de l’ovulation ou la période de fertilité à partir d’informations sur le cycle menstruel et, selon la méthode, de données physiologiques. [1] Elle peut être utilisée dans un projet de conception ou de contraception, mais une date calculée par une application ne doit pas être confondue avec une mesure certaine de l’ovulation. [1] Même lorsque les cycles paraissent très réguliers, le jour de l’ovulation peut varier d’un cycle à l’autre. [1]

Quelles données permettent d’estimer l’ovulation ?

Les outils de suivi peuvent enregistrer les dates des règles, la température corporelle, l’aspect de la glaire cervicale, les symptômes associés au cycle et les douleurs. [1] La température augmente habituellement de 0,2 à 0,4 °C après l’ovulation, ce qui en fait surtout un indice que l’ovulation a déjà eu lieu. [1] La consistance de la glaire cervicale se modifie à l’approche de l’ovulation. [1] La concentration urinaire de l’hormone lutéinisante, ou LH, augmente environ 24 à 36 heures avant l’ovulation. [1]

Pourquoi le calendrier seul est-il peu fiable ?

La majorité des applications étudiées dans la note du Comité d’éthique de l’Inserm utilisaient principalement le calendrier des règles pour prévoir la période fertile et la date d’ovulation. [1] Cette méthode repose souvent sur l’hypothèse d’une ovulation quatorze jours après le début des règles, alors que cette date n’est pas constante. [1] Des variations de durée du cycle d’au moins sept jours concernaient la moitié de la population féminine dans les données citées par cette note. [1] Une application fondée uniquement sur les cycles précédents peut donc afficher une estimation qui ne correspond pas à l’ovulation du cycle en cours. [1]

Quelle est la fiabilité des applications de suivi menstruel ?

La fiabilité varie selon les données recueillies, la méthode de calcul et la manière dont l’application intègre réellement les paramètres physiologiques. [1] Certaines applications enregistrent la température, la glaire cervicale ou la LH sans nécessairement intégrer systématiquement ces informations à leur algorithme de prédiction. [1] Dans plusieurs simulations fondées sur des calendriers menstruels réels, seulement 9 à 19 % d’une centaine d’applications environ ont correctement prédit les périodes de fertilité. [1] Pour un même profil de cycle, les dates d’ovulation indiquées pouvaient différer de deux à neuf jours entre les méthodes de calcul pour 67 % des applications testées dans une autre étude citée. [1]

Les données saisies influencent-elles le résultat ?

Même un algorithme élaboré peut produire une prévision erronée lorsque les informations enregistrées sont incomplètes ou inexactes. [1] L’oubli de certaines dates de règles, une prise irrégulière de la température ou une mauvaise interprétation de la glaire cervicale peuvent ainsi diminuer la fiabilité de l’estimation. [1] Les performances annoncées dans des conditions d’utilisation parfaite ne décrivent donc pas nécessairement les résultats obtenus au quotidien. [1]

Une prévision d’ovulation peut-elle établir un diagnostic ?

Une prévision d’ovulation ou un questionnaire intégré à une application ne suffit pas à diagnostiquer une maladie. [1] Certaines applications ont proposé un pré-diagnostic d’anomalies du cycle associées notamment à l’endométriose ou au syndrome des ovaires polykystiques, alors que des faux diagnostics ont été rapportés pour l’un de ces questionnaires. [1]

Conception et contraception : quelles limites retenir ?

Une application pratique pour enregistrer les cycles n’est pas nécessairement fiable pour déterminer les jours fertiles. [1] La majorité des applications examinées dans les recherches synthétisées en 2022 n’utilisaient pas des méthodes de calcul jugées adéquates et ne fournissaient pas des dates d’ovulation ou de fertilité suffisamment exactes. [1] Les études scientifiques indépendantes évaluant à la fois les méthodes de calcul et leur efficacité en utilisation réelle demeuraient insuffisantes dans cette synthèse. [1]

Protéger les données liées au cycle menstruel

Les applications peuvent recueillir des informations intimes telles que les dates des règles, les symptômes, les rapports sexuels, l’utilisation d’un contraceptif, l’humeur, le sommeil ou l’état de santé. [1] Des enquêtes ont mis en évidence le partage de données par certaines applications avec des sociétés extérieures, parfois sans que les utilisatrices en aient clairement conscience. [1] Des données présentées comme anonymisées peuvent également être rapprochées d’autres informations, comme la géolocalisation ou les activités en ligne, afin d’établir un profil individuel. [1] Avant d’utiliser un outil de prévision, il est donc utile d’examiner quelles données il collecte, où elles sont conservées et si elles sont transmises à des tiers. [1]