Van tieners tot menopauze: hoe leeftijd en obesitas de menstruatiegezondheid beïnvloeden

De auteurs: Huichu Li met Elizabeth A. Gibson Anne Marie Z. Jukic Donna D. Baird Allen J. Wilcox met Christine L. Curry Tyler Fischer-Colbrie Jukka-Pekka Onnela met Michelle A. Williams Russische Hauser van Brent A. Coull Shruthi Mahalingaiah De auteurs: Huichu Li met Elizabeth A. Gibson Anne Marie Z. Jukic met Donna D. Baird door Allen J. Wilcox met Christine L. Curry van Tyler Fischer-Colbrie Jukka-Pekka Onnela met Michelle A. Williams Russische Hauser van Brent A. Coull Shruthi Mahalingaiah Abstractie Hier onderzoeken we de variatie van de menstruatiecycluslengte naar leeftijd, etniciteit en lichaamsgewicht met behulp van 165,668 cycli van 12,608 deelnemers in de VS met behulp van mobiele menstruatie-tracking-apps. Na aanpassing voor alle covariaten is de gemiddelde menstruatiecycluslengte explosiever met de oudere leeftijd op alle leeftijdsgroepen tot 50 jaar en werd vervolgens langer voor die leeftijd 50 jaar en ouder. Zijn menstruatiecycli zijn gemiddeld 1,6 (95%CI: 1,2, 2.0) dagen langer voor Aziatische en 0,7 (95%CI: 0,4, 1.0) dagen langer voor Hispaniese deelnemers in vergelijking met blanke niet-Hispaniese deelnemers. Deelnemers met BMI ≥ 40 kg/m2 in alle leeftijdsg Introductie De kenmerken van de menstruatiecyclus, waaronder de lengte en regelmaat van de cyclus (d.w.z. de variabiliteit van de lengte van de cyclus binnen een individu), zijn erkend als een belangrijk vitaal teken. Het accumulerende bewijs heeft ook associaties van lange en/of onregelmatige menstruatiecycli gedocumenteerd met een hoger risico op onvruchtbaarheid, cardiometabolische ziekte en overlijden. , , , , . 1 2 3 4 5 6 Het is aangetoond dat de lengte van de menstruatiecyclus aanzienlijk varieert binnen een individu gedurende de reproductieve levensduur , , Verschillende onderzoeken met behulp van menstruatiedagboekgegevens van een klein aantal personen meldden dat de lengte en variabiliteit van de menstruatiecyclus afneemt met de toename van de leeftijd van late adolescentie / vroege volwassenheid tot late voortplantingsleeftijd (d.w.z. leeftijd 40-45) , , , , , Berichten over menstruele kenmerken waren beperkt voor vrouwen ouder dan 45 jaar en het huidige bewijs suggereert dat menstruatiecycli in deze leeftijdsgroep steeds langer en gevarieerder zijn. , , Obesitas is gekoppeld aan langere en minder regelmatige menstruatiecycli, maar de resultaten waren niet consistent. , , , De recente opkomst van menstruatie-tracking-apps (apps) in smartphones stelt grote epidemiologische onderzoeken in staat om eerdere bevindingen in kleine bevolkingsmonsters te bevestigen en nieuw bewijs te genereren over factoren van menstruatiegezondheid. , , Twee onderzoeken met behulp van de app-gegevens rapporteerden vergelijkbare veranderingen van menstruatiepatronen per leeftijd zoals eerder waargenomen, maar de resultaten voor lichaamsmassa-index (BMI) waren nog steeds inconsistent , Bovendien was aanpassing voor verwarring, zoals leeftijd, etniciteit, dieet en fysieke activiteit, beperkt in deze studies. 7 8 9 9 10 11 12 13 14 8 15 16 10 14 16 17 18 19 20 21 22 Eerdere bewijs van menstruele kenmerken was voornamelijk uit studies onder blanke vrouwen en is gebruikt om het normale bereik van menstruatiecycluslengte voor klinische praktijk vast te stellen. , Afzonderlijke waarnemingen onder individuen in Japan, China en India meldden ongeveer 1-2 dagen langere cycluslengtes in vergelijking met die waargenomen bij de blanke populatie, wat aangeeft dat de voorgestelde cycluspatroonparameters mogelijk niet van toepassing zijn op individuen met verschillende etnische achtergronden. , , Andere studies vonden ook etnische verschillen in hormonen gerelateerd aan menstruatie. , , , Studies die rechtstreeks de etnische verschillen in menstruatiepatronen onderzochten, waren echter beperkt en omvatten kleine groepen individuen. , , , Daarom is het bewijs van een grotere bevolking gerechtvaardigd. 23 24 25 26 27 28 29 30 31 11 14 16 32 In deze studie gebruikten we menstruatiecyclustrackinggegevens en enquête-informatie om de associaties tussen leeftijd en BMI met menstruatiecycluslengte en cyclusvariabiliteit te bevestigen en om mogelijke verschillen van menstruatiekenmerken per etniciteit te onderzoeken in een nationale digitale cohort van vrouwen binnen de Verenigde Staten (VS). Resultaten Kenmerken van de deelnemers Een totaal van 794.282 menstruatiecycli van 52.117 deelnemers ingeschreven in de Apple Women’s Health Study (AWHS) op 31 december 2021 werden oorspronkelijk geïdentificeerd.Na toepassing van de uitsluitingscriteria werden in totaal 165.668 menstruatiecycli van 12.608 deelnemers opgenomen in de eindanalyse met een mediane van 11 cycli per deelnemer (interquartile bereik, IQR = 5, 20) (Aanvullende figuur) Een totaal van 64.326 cycli werden gevolgd na inschrijving, en onder hen 85% ( In totaal zijn er 88.000 ( De gemiddelde leeftijd van de in aanmerking komende deelnemers was 33 jaar (SD = 8) en meer dan 70% van de deelnemers was wit. = 4379) van de deelnemers waren zwaarlijvig (Tabel De verdeling van andere gerelateerde voortplantings- en levensstijlfactoren (bijv. pariteit, roken, alcoholgebruik, fysieke activiteit en sociaaleconomische status) werd samengevat in de aanvullende tabel. De verdeling van de menstruatiecyclus lengte piekte op 28 dagen en had een lange rechter staart (Supplementaire Figuur) Aanvullende tafel De gemiddelde (SD) van deze verdeling was 28,7 dagen (6,1). De mediane (IQR) was 28 dagen (26, 30 dagen) en de 5–95e percentiel was 22–38 dagen. In totaal werden 8153 (5%) lange cycli en 14,976 (9%) korte cycli geïdentificeerd. In totaal rapporteerden 5683 deelnemers hun geschiedenis van COVID-19-infectie, onder hen hadden 4,119 bijna nooit COVID-19-infectie gekend. 1 N N N 1 1 2 2 Leeftijd, etniciteit, BMI en menstruatiecycluslengte Na het aanpassen voor alle covariaten, vonden we dat de gemiddelde menstruatiecycluslengte verschilt per leeftijd, etniciteit en BMI-groepen (tabel De gemiddelde lengte van de cyclus was 25 (95% CI: 1.3, 1.9), 1.4 (95% CI: 1.2, 1.7), 1.1 (95% CI: 0.9, 1.3) en 0.6 (95% CI: 0.4, 0.7) dagen langer in de leeftijdsgroepen 40-44 en 45-49 respectievelijk, en verhoogd met 2.0 (95% CI: 1.6, 2.4) dagen langer in de leeftijdsgroepen onder 20, 20-24 en 30-34, respectievelijk. In vergelijking met witte deelnemers bleven de cycli van Aziatische deelnemers afnemen met 0.5 (95% CI: 0.3, 0.7) en 0.3 (95% CI: 0.1, 0.9) dagen in de leeftijdsgroepen 40-44 en 45-49 respectievelijk, en verhoogd met 2.0 (95% CI: 1.6, 2.4) dagen onder de deelnemers boven de De Fig. Er werd geen merkbare effectmodificatie gevonden tussen leeftijd en etniciteit en tussen leeftijd en BMI (p voor Wald-test van interactietermijnen = 0,31 en 0,25). Obesitas werd geassocieerd met langere gemiddelde cycluslengte bij blanke en Spaanse deelnemers, terwijl de associaties duidelijker waren voor de Spaanse groep (p voor Wald-test voor interactietermijnen = 0,0033). Een toename van cycluslengte met obesitas voor zwarte deelnemers was niet duidelijk in de gemiddelde of mediane schattingen, maar was duidelijk toen de 75th percentile werd onderzocht. ) van 2 2 1 2 CIs, vertrouwensintervallen; BMI, lichaamsmassa-index, P25: 25e percentiel; P75: 75e percentiel. Alleen aangepast voor leeftijd, etniciteit en BMI, en bovendien voor roken, alcoholgebruik, pariteit, lichamelijke activiteit, onderwijs, waargenomen stresspunten, en MacArthur-schaal van subjectieve sociale status. Ontbrekende waarden in leeftijd, etniciteit en BMI werden uitgesloten. Ontbrekende waarden in andere covariaten werden behandeld met ontbrekende indicator. De andere etnische groep omvat Amerikaanse Indianen of Alaska Native, Midden-Oosten of Noord-Afrika, inheemse Hawaiian of andere Pacific Islanders, of andere niet-gespecificeerde etniciteit. Ondergewicht: BMI < CIs, vertrouwensintervallen; BMI, lichaamsmassa-index Aanpassing voor leeftijd, roken, alcoholgebruik, pariteit, lichamelijke activiteit, onderwijs, waargenomen stresspunten en MacArthur-schaal van subjectieve sociale status. Ontbrekende waarden in leeftijd, etniciteit en BMI werden uitgesloten. Ontbrekende waarden in andere covariaten werden behandeld met ontbrekende indicator. De analyse werd beperkt tot deelnemers die jonger waren dan 50 jaar en een BMI hadden < 40 kg/m2, en aan witte, zwarte, Aziatische en Spaanse deelnemers om te voorkomen dat ze lagen met weinig waarnemingen. Ondergewicht: BMI < 18.5 kg/m2; gezond: 18.5 ≤ BMI < 25 kg/m2, overgewicht: 25 ≤ BMI De kansen op lange of korte cycli verschillen ook per leeftijd, etniciteit en BMI (Tabel Jongere cyclusdeelnemers waren waarschijnlijker dan degenen van 35-39 jaar om lange cycli te ervaren (onder de leeftijd van 20 tegen de leeftijd van 35-39: OR = 1.85, 95%CI: 1.48, 2.33; leeftijd van 20-24 tegen de leeftijd van 35-39: OR = 1.87, 95%CI: 1.56, 2.25) en minder waarschijnlijk om korte cycli te ervaren (onder de leeftijd van 20 tegen de leeftijd van 35-39: OR = 0.90, 95%CI: 0.74, 1.10; leeftijd van 25-29 tegen de leeftijd van 35-39: OR = 0.91, 95%CI: 0.78, 1.06), terwijl degenen in de leeftijdsgroep van 45-49 jaar eerder zowel lange als korte cycli hadden (OR = 1.72, 95%CI: 1.41, 2.09 voor lange cycli en OR = 2.44, 95%CI Alle gevoeligheidsanalyses toonden vergelijkbare resultaten als de hoofdanalyses (Supplementaire tabellen). – ) van 3 3 3 7 Leeftijd, etniciteit, BMI en cyclusvariabiliteit De gemiddelde intra-individuele variabiliteit varieerde tussen 4 en 6 dagen in de meeste leeftijdsgroepen, etniciteit en BMI. Zijn Aziatische groep had de laagste variabiliteit en relatieve toename van variabiliteit werd waargenomen in zowel de jongere als de oudere leeftijdsgroepen. Bijvoorbeeld, in vergelijking met de 35-39 leeftijdsgroep, deelnemers in de leeftijdsgroep onder 20, 20-24, 25-29, en 95% leeftijdsgroepen van 30-34 hadden de laagste variabiliteit van 45% (95%CI: 43, 48), 37% (34, 40), 25% (95%CI: 22, 28) en 13% (95%CI: 191, 209) respectievelijk hogere variabiliteit van de cyclus, en de deelnemers die leefden tussen 40-44 en 45-49 hadden 6% (95%CI: 1, 10) en 44% (95%CI: 40, 49) hogere variabiliteit van de cyclus in vergelijking met De resultaten voor onregelmatigheid waren vergelijkbaar bij toepassing van verschillende definities (aanvullende tabel). ) van 4 5 8 Discussies In deze digitale cohortstudie onderzochten we uitgebreid verschillen in menstruatiecycluslengte en variabiliteit naar leeftijd, etniciteit en BMI. Onze resultaten voor leeftijd suggereerden dat vergeleken met deelnemers in de vroege voortplantingsjaren (dat wil zeggen, onder de leeftijd van 20 of tussen de leeftijd van 20-24), menstruatiecycli korter waren voor degenen in de oudere leeftijdsgroepen tot 50 jaar. The recommended normal range of menstrual cycle length (5–95th percentiles) from FIGO was generated from reproductive age females who were menstruating and did not use hormonal medications. Compared to the FIGO normal cycle length range (24–38 days), cycle length distribution in AWHS showed a comparable 95th percentile but a shorter 5th percentile Onze bevindingen over verschillen in cycluslengte en variabiliteit per leeftijd waren consistent met eerdere rapporten met gegevens uit dagboeken , , , en mobiele apps , , Bovendien, met een grotere steekproefgrootte, onze bevindingen uitgebreid eerdere kennis over leeftijdsgerelateerde veranderingen van menstruatiecycli gegenereerd uit dagboek-gebaseerde studies naar een grotere populatie. vergeleken met studies met behulp van gegevens van mobiele apps, konden we een studie populatie met diverse vruchtbaarheidsbehoeften vastleggen door te dekken vrouwen die mogelijk niet actief proberen conceptie en controle voor andere bekende factoren die de leeftijdsgerelateerde veranderingen in menstruatiecycli zoals BMI, roken, fysieke activiteit, sociaaleconomische status en stress kunnen verklaren. De waargenomen kortere cycluslengte in oudere groepen onder de leeftijd van 50 jaar kan worden verklaard door de afnemende eierstokreserve na verloop van tijd, aangezien eerdere studies hebben aangetoond dat lagere eierstokreserve werd geassocieerd met kortere cycluslengte bij reproductieve oudere vrouwen. , We vonden veranderingen in de gemiddelde en mediane cycluslengte verschillend voor degenen die ouder waren dan 50 jaar. deelnemers die ouder waren dan 50 jaar hadden veel langer en meer variabele cycli, zoals zou worden verwacht tijdens de late menopauzale overgang die wordt gekenmerkt door zeer variabele cycli en frequente anovulatie , hoewel studies van de kenmerken van de menstruatiecyclus in de late menopauzale fase nog steeds beperkt zijn. 23 7 8 12 33 21 22 34 35 36 37 35 Eerdere studies hebben gerapporteerd etnische verschillen in reproductieve veroudering patronen en reproductieve hormoon niveaus, wat suggereert dat de mogelijkheid dat de menstruatiecyclus lengte en variabiliteit kan verschillen per ras en etniciteit. Echter, het bewijs is nog steeds beperkt en onduidelijk. Er is gemeld dat leeftijd-match Hispanic en Aziatische vrouwen hadden hogere anti-Müllerian hormoon, een marker van eierstok reserve, in vergelijking met witte vrouwen, maar het bewijs was gemengd voor Afro-Amerikaanse individuen Andere onderzoeken rapporteerden hogere oestrogeenniveaus bij Afrikaanse-Amerikaanse, Spaanse en Aziatische vrouwen in vergelijking met degenen die wit waren, maar de timing van hormoonmeting binnen de menstruatiecyclus was verschillend in deze onderzoeken. Twee onderzoeken onder peri-menopauzale vrouwen in de VS ontdekten dat Aziatische deelnemers (Japanse en Chinese) langere cycli hadden in vergelijking met blanke deelnemers. , Een studie van reproductieve oudere vrouwen in de halfgeleiderindustrie toonde ook een langere cycluslengte bij Aziatische deelnemers in vergelijking met degenen die wit waren. Een recente app-gebaseerde studie meldde langere en meer onregelmatige cycli voor Amerikaanse Hispanic gebruikers in vergelijking met zwarte gebruikers In deze studie hebben we waargenomen dat Aziatische en Spaanse deelnemers een iets langere cycluslengte hadden, gematigd grotere variabiliteit binnen de individuele cyclus, en meer kans hadden om cyclus onregelmatigheden te ervaren. Er werden geen opmerkelijke verschillen in cycluslengte en variabiliteit gevonden tussen zwarte en blanke deelnemers. Bovendien bleven de etnische verschillen in cycluslengte aanhouden nadat we gecontroleerd hadden voor factoren die de hypothalamus-hypofyse-ovariële as, schildklier, bijnieren en, bijgevolg, menstruele cycli, zoals BMI, fysieke activiteit, stress en sociaaleconomische status, kunnen beïnvloeden. , Aangezien de omvang van de waargenomen cycluspatroonverschillen in onze studie beperkt was, zijn echter meer studies nodig om de werkelijke impact van menstruatiepatroonverschillen op de reproductieve gezondheid te evalueren. 31 11 16 32 14 34 12 17 Onze resultaten suggereren ook dat overgewicht en obese deelnemers langere menstruatiecycli hebben, grotere cyclusvariabiliteit hebben en meer kans hebben om onregelmatigheden te ervaren dan de deelnemers met een gezond gewicht. , , Een studie onder een zeer groot aantal app-gebruikers meldde deelnemers met een BMI tussen 35-50 kg / m2 hadden een hogere cyclusvariatie met 0,4 dagen en een langere gemiddelde cycluslengte met 0,5 dagen dan degenen met een gezonde BMI. Echter, slechts 8% van de deelnemers had een BMI boven 30 kg / m2. Een andere grote app-gebaseerde studie vond kleine verschillen in cycluslengte en variabiliteit tussen BMI-groepen in het algemeen, maar de ondergewicht groep had een hogere cyclusvariabiliteit en een hoger aandeel van de deelnemers met een BMI ≥ 35 kg / m2 had een mediane cycluslengte boven 36 dagen. Obesitas is gekoppeld aan endocriene stoornissen zoals hyperinsulinemie en overmatige leptine-secretie, die de hormonale regulatie van de menstruatiefunctie kunnen beïnvloeden. Een studie suggereerde dat in vergelijking met niet-obese vrouwen, degenen die obesitas hadden lagere estradiol en inhibine B in de premenopauzale fase, terwijl geen verschillen werden gevonden voor FSH over BMI groepen Andere paden omvatten obesitas gerelateerde chronische lage-graad ontsteking en oxidatieve stress, die de eierstok nadelig kunnen beïnvloeden. vetweefsel is een perifere producent van oestrogeen (estrone), die de regulerende activiteit van de hypothalamus-hypofyse-ovariële as kan beïnvloeden en daarom mogelijk de productie van ovarie gonadotropine en oestrogeen remt. , Obesitas en lange en/of onregelmatige menstruatiecycli zijn individueel en gezamenlijk geassocieerd met cardiometabolisch risico. , , die onevenredig hoger is gevonden onder Hispanic en Black individuen in de VS Echter, de associaties van obesitas met langere cycli waren sterker in de Spaanse dan in de zwarte deelnemers in onze studie, hoewel beide relatief kleine steekproefgrootte hadden. Bovendien hebben we deelnemers met klasse 3 obesitas groep uitgesloten in de effect modificatie analyse om subgroepen met kleine steekproefgroottes te vermijden, die onze mogelijkheid beperkt om volledig te kwantificeren de heterogene associaties van BMI en cycluslengte per etniciteit. toekomstige studies kunnen de mogelijke interacties tussen etniciteit, obesitas en menstruele functie te verkennen om hun relaties met cardiometabolische gezondheid beter te begrijpen. 10 12 13 21 22 38 39 40 41 3 4 42 Hoewel we voldoende statistische kracht hadden om kleine verschillen in de lengte van de menstruatiecyclus te detecteren, was onze steekproefgrootte relatief klein in vergelijking met andere studies met behulp van menstruatie-tracking-app-gegevens , , , , Een opmerkelijke beperking van deze studie is de afhankelijkheid van zelfgerapporteerde informatie om menstruatiecycli en alle andere covariaten te meten, waarbij het rapportage/trackinggedrag van de gebruiker en de gezondheidstoestand de nauwkeurigheid van de studiegegevens kunnen beïnvloeden. In de toekomst zou het informatief zijn om de zelfgerapporteerde informatie te valideren met gegevens uit andere bronnen, zoals het vergelijken van zelfgerapporteerde medische geschiedenis met klinische gezondheidsverslagen en het gebruik van fysieke activiteitsgegevens die zijn verzameld van Apple Watch in plaats van zelfgerapporteerde fysieke activiteit uit de enquête. , , Voorgaande studies hebben gesuggereerd dat wanneer lengte en gewicht zelf worden gerapporteerd, het gebruik van de continue meting van BMI berekend op basis van deze waarden minder vooroordelen zou kunnen introduceren in de modelschattingen in vergelijking met de categorische BMI. , Onze gevoeligheidsanalyse met behulp van continue BMI-metingen toonde schattingen die vergelijkbaar waren met die verkregen uit onze primaire analyses (Supplementaire Tabel). Bovendien, hoewel BMI een gemeenschappelijke en handige methode is om obesitas te identificeren als gevolg van overtollig lichaamsvet, kan het leiden tot verkeerde classificatie, en de mate en richting zullen waarschijnlijk verschillen per etniciteit en andere factoren zoals leeftijd en onderwijs. , . Several app-based studies have included fertility awareness measures such as ovulation testing and basal body temperature measures, which allows them to consider more detailed aspects of menstruation, specifically among females avoiding or attempting conception , Dergelijke gegevens waren echter beperkt in deze steekproef van AWHS-deelnemers, met ongeveer 5-6% van de deelnemers die elke maand een poging tot conceptie rapporteerden. Bij het vergelijken van cycluskenmerken over leeftijdsgroepen gebruikten we willekeurig de leeftijdsgroep van 35-39 jaar als referentie omdat deze groep de laagste cyclusvariabiliteit had. Daarom moeten de schattingen worden geïnterpreteerd met overwegingen over de voortplantingslevenfasen waaraan deze leeftijdsgroepen overeenkomen. Ook werd een deel van onze studiegegevens verzameld tijdens de COVID-19-pandemie. Echter, onze gevoeligheidsanalyse onder deelnemers die COVID-19-infectie nooit kenden, toonde vergelijkbare schattingen met die in het hoofdmodel. Bovendien suggereert een afzonderlijke analyse in AWHS dat veranderingen in de menstruatiecycluslengte geassocieerd met COVID-19-vaccinatie matig en zeer kortdurend zijn Daarom geloofden we dat zowel COVID-19-infectie als vaccinatie een minimale impact hadden op onze resultaten. Andere factoren van de menstruatiecyclus, zoals slaapkwaliteit en -duur, werden verzameld van Apple Watch. Echter, we hebben niet overwogen het gebruik van monitoringgegevens in deze studie omdat de dekking beperkt was. Hoewel informatie over ras en etniciteit werd verzameld, rapporteerden ongeveer 60% van de deelnemers die Hispaniër waren geen ras, wat onze mogelijkheid beperkte om cycluslengte en variabiliteit verder te vergelijken tussen etnische combinaties (Supplementaire Tabel) Generaliserbaarheid is ook beperkt omdat onze deelnemers aan de studie alle iPhone-gebruikers zijn en degenen die in het Engels kunnen communiceren, wat kan leiden tot ondervertegenwoordiging van individuen met een lage sociaaleconomische status en Hispane bevolking. 18 19 21 22 34 43 44 45 46 47 9 48 49 18 21 50 51 10 Deze studie kwantificeerde en onderzocht menstruatiecycluslengte en variabiliteit per leeftijd, etniciteit en BMI met behulp van gegevens verzameld uit mobiele apps in een grote, diverse bevolking in de Verenigde Staten. Ons werk bevestigde eerdere bevindingen over veranderingen in menstruatiepatronen over de reproductieve levensduur en leverde nieuwe bewijzen voor vrouwelijke gezondheidsklinische beoefenaars om te begrijpen in hoeverre menstruatiepatronen kunnen variëren over belangrijke kenmerken. De gemiddelde menstruatiecycluslengte en variabiliteit over etniciteit en BMI-groepen lagen binnen het normale bereik en veranderingen in cycluskenmerken door leeftijdsgroepen in lijn met het natuurlijke verouderingsproces van de eierstokken. Onze bevindingen over demografische vari Bovendien toonde onze analyse aan dat deelnemers die Aziatisch of Spaans waren en die een hogere BMI hadden, een hogere kans hadden op menstruele onregelmatigheid, wat kan wijzen op een onderliggende gevoeligheid voor gynaecologische aandoeningen. Methoden Study design and population De Apple Women’s Health Study is een lopende, toekomstgerichte digitale cohortstudie. Gebruikers van de Apple Research-app op hun iPhone waren in aanmerking te komen als ze ten minste één keer in hun leven menstrueerden, in de VS woonden, ten minste 18 jaar oud waren (minimaal 19 in Alabama en Nebraska en 21 in Puerto Rico) en in staat zijn om in het Engels te communiceren. In aanmerking te komen vereist ook alleen gebruik van hun iCloud-account of iPhone. Inschrijving begon in november 2019 en is voortdurend. Schriftelijke geïnformeerde toestemming voor deelname wordt verstrekt bij inschrijving. Deze studie is goedgekeurd door de Institutional Review Board bij Advarra (CIRB #00037562) en is geregistreerd in Clinicaltrials Gedetailleerde informatie over het ontwerp van de studie en gegevensverzameling is gepubliceerd Kortom, de deelnemers worden gevraagd om enquêtes te voltooien over demografische kenmerken (bijv. ras en etniciteit, lengte en gewicht en sociaal-economische status) en voortplantingsgeschiedenis. Ze worden ook gevraagd om zelfrapportage te doen over gynaecologische aandoeningen (bijv. polycystisch ovariumsyndroom (PCOS), baarmoederfibroïden en hysterectomie) en gezondheidsgedrag (bijv. roken, alcoholgebruik en fysieke activiteit) die elke 12 maanden tijdens de follow-up worden onderzocht. Factoren in verband met menstruatiecycli, waaronder hormoongebruik, zwangerschap, borstvoeding en menopauze, worden bij inschrijving verzameld en maandelijks bijgewerkt in enquêtes. 52 Voor deze analyse hebben we in aanmerking komende AWHS-deelnemers opgenomen die geen menopauze melden, die ten minste één voltooide menstruatiecyclus hebben ingeschreven en bijgedragen tegen 31 december 2021, en die geen geschiedenis hebben van PCOS, baarmoederfibroïden of hysterectomie. . 24 Identificatie van de menstruatiecyclus Deelnemers kunnen hun menstruatiestroom bijhouden met behulp van de Cycle Tracking-functie met de Apple Health-app of andere apps van derden die de deelnemer in staat stelt om naar de Health-app te schrijven. We verzamelden posten van menstruatiestroom prospectief na inschrijving en eventuele posten tot 24 maanden vóór inschrijving. Spotting, gedefinieerd als elke bloeding die buiten de reguliere periode plaatsvindt, is niet in deze analyse opgenomen. Een menstruatiecyclus werd gedefinieerd als één of meer opeenvolgende dagen met gevolgd menstruatiestroom gevolgd door ten minste 2 dagen zonder gevolgde stroom. De eerste dag van menstruatiestroom werd geïdentificeerd als de eerste dag van de cyclus, zoals eerder gedefinieerd . Cycles shorter than 10 days or longer than 90 days are excluded from the analysis as they were unlikely for a natural menstrual cycle Voor de resterende cycli hebben we cycli uitgesloten die atypisch lang en waarschijnlijk artefacten waren vanwege gaten in het bijhouden van records met gebruikmaking van deelnemer-specifieke drempels gewijzigd uit een eerdere studie Meer specifiek, deze atypisch lange cycli werden geïdentificeerd met een individuele-specifieke drempel rekening houdend met de typische menstruele cyclus lengte en menstruele cyclus variabiliteit van dat individu. We gebruikten de mediane menstruele cyclus lengte en mediane van de cyclus lengte verschil (berekend als de absolute waarde van het verschil in lengte tussen twee aangrenzende cycli) om de typische menstruele cyclus lengte en cyclus variabiliteit van die persoon te vertegenwoordigen. We kozen de mediane omdat de gemiddelde en standaard afwijking van de cyclus lengte in de ruwe gegevens waren meer waarschijnlijk beïnvloed door extreme waarden van artefacten. Echter, het is mogelijk dat een deelnemer kan natuurlijk ervaren op een lange cy , Daarom hebben we deze identificatie alleen toegepast op deelnemers jonger dan 50 jaar.Voor vrouwen ouder dan 50 jaar hebben we al hun cycli in de analyse opgenomen. 8 21 19 7 8 Onder de 742.747 cycli binnen 10–90 dagen van 49.238 AWHS-deelnemers jonger dan 50 jaar werden in totaal 29.174 cycli van 18.043 deelnemers geïdentificeerd als artefacten, wat overeenkomt met een gemiddelde van 1.62 cycli per individu. De verdeling van de mediane cycluslengte was grotendeels ongewijzigd vóór en na de uitsluiting, wat suggereert dat onze benadering alleen geïdentificeerde en uitgesloten uitzonderingen voor elk individu (aanvullende tabel) Zoals weergegeven in de aanvullende figuur , was er een dichtheidspiek voor cycli die ongeveer 21-32 dagen langer waren dan de mediane cycluslengte in de ruwe gegevens, wat suggereert dat er een mogelijkheid was voor cyclusartifacten. Na het uitsluiten van deze cycli verdween deze atypische dichtheidspiek. Bovendien suggereerde de lange rechter staart in het histogram na uitsluiting dat de natuurlijke variabiliteit van de menstruatiecycluslengte werd behouden. vergelijkt de verdeling van de menstruatiecycluslengte tussen cycli die werden geïdentificeerd als artefacten en die die niet waren.De meeste cycli die werden geïdentificeerd als artefacten waren binnen 50-60 dagen lang, wat ongeveer twee keer de lengte is van een typische menstruatiecyclus. 19 11 3 4 Voor menstruatiecycli die na de inschrijving werden gevolgd, hebben we alleen degenen opgenomen die zijn bevestigd zonder hormoongebruik, zwangerschap of borstvoeding in de maandelijkse enquêtes. Meting van leeftijd, etniciteit en BMI De leeftijdsgroep werd gecategoriseerd als het verschil tussen het jaar van de eerste dag van de cyclus en het geboortejaar van de deelnemer en werd gecategoriseerd als onder 20, 20–24, 25–29, 30–34, 35–39, 40–44, 45–49, en boven 50 jaar. Ras en etniciteit werden door de deelnemers zelf gerapporteerd, met behulp van de volgende vooraf bepaalde categorieën (definieerd door onderzoekers) in de enquête met instructies om alles te controleren wat van toepassing is: wit, niet-Ispanië, 30–34, 35–49, 40–44, 45–49, en boven 50 jaar; zwarte of Afrikaanse Amerikaanse of Afrikaanse categorieën (definieerd als ‘Zwart’); Aziatische; Spaanse, Latijnse, Spaanse en/of andere Hisp . 53 Meting van andere covariaten We beschouwden mogelijke verwarrende factoren of voorspellers van de lengte van de menstruatiecyclus, waaronder sigarettenroken (nog nooit gerookt, eerder gerookt en momenteel roken), alcoholgebruik, lichamelijke activiteit, stress, sociaaleconomische status en pariteit (nulliparus en parus). Alle covariaten werden zelf gerapporteerd door middel van enquêtes. Alcoholgebruik werd gemeten als frequentie tot één keer per maand, 2-4 keer per maand, 2-3 keer per week en meer dan 4 keer per week. Lichamelijke activiteit werd gecategoriseerd als geen, licht (bijv. wandelen of licht huishoudelijk werk), matig (bijv. hardlopen of tuinwerk), krachtig (bijv. hardlopen of zware belastingen dragen) en stressvol (bijv. competitieve De sociaal-economische status (SES) werd gemeten met behulp van een objectieve en een subjectieve maatregel omdat werd gesuggereerd dat beide maatregelen de algehele gezondheid gezamenlijk en onafhankelijk zouden kunnen beïnvloeden. Het hoogste onderwijsniveau werd gebruikt als een objectieve maatstaf voor SES. De variabele omvatte niveaus: middelbare school afgestudeerd of minder (in de Amerikaanse middelbare school is graden 9-12), 3-jarig college of technische scholen (meestal gedaan na het afstuderen van de middelbare school, niet vereist voor toegang tot een 4-jarig college), 4-jarig college diploma (meestal direct begonnen na de middelbare school) en graduate school (inclusief master- en doctorale studies; optreedt na het ontvangen van een undergraduate graad). De subjectieve maatstaf van SES werd gemeten door de MacArthur-schaal van subjectieve sociale status. Deze schaal is een zelfbeoordeelde rang op een ‘sociale ladder’ van 0 (laagste) tot 9 (hoog 54 55 De gevolgde menstruatiecycli van elke deelnemer werden samengevoegd met covariate waarden die werden verzameld uit de meest recente enquêtes vóór die cyclus. Menstruatiecycli die vóór de inschrijving werden gevolgd werden gekoppeld covariate waarden die werden gerapporteerd in hun eerste enquêtes, overeenkomend met de veronderstelling dat deze covariaten onveranderd bleven gedurende dit interval. Deelnemers met ontbrekende informatie over leeftijd, etniciteit en BMI werden uitgesloten. Statistische analyse We schatten de verdeling van de menstruatiecycluslengte in onze studiepopulatie met behulp van een Gaussische kerndichtheidsfunctie met gewichten gelijk aan het omgekeerde van het totale aantal cycli bijgedragen door die deelnemer om vooroordelen te voorkomen door het variërende aantal menstruatiecycli per deelnemer. Analyse van de menstruatiecyclus lengte We gebruikten lineaire gemengde effect (LME) modellen met willekeurige deelnemer-specifieke intercepties om de verschillen en 95% vertrouwensintervallen (95%CI's) in de gemiddelde menstruatiecycluslengte per leeftijd, etniciteit en BMI te schatten. We passen een model exclusief aangepast voor leeftijd, etniciteit, BMI, roken, alcoholgebruik, pariteit, fysieke activiteit, onderwijs, waargenomen stress scores, en MacArthur-schaal van subjectieve sociale status. We passen een lineair gemengd quantum regressie model voor de mediane cycluslengte met leeftijd, etniciteit en BMI, aangepast voor alle andere covariaten om de impact van de cycluslengteverdeling op de LME schattingen te Om beter te begrijpen hoe de verdeling van de lengte van de cyclus varieert met deze factoren, hebben we ook de 25e (P25) en 75e (P75) percentiel van de lengte van de cyclus in het gemengde quantum regressie model overwogen. Pair-wise effect modificatie van leeftijd, etniciteit en BMI werd overwogen door het toevoegen van multiplicatieve termen in de modellen. Wald tests werden uitgevoerd om de statistische betekenis van effect modificatie te bepalen. We beperkten de effect modificatie analyse aan deelnemers die jonger dan 50 jaar oud waren en hadden BMI 38 days) and short (<24 days) cycles using recommendations from the International Federation of Gynecology and Obstetrics (FIGO) , en onderzocht de associaties van elk van de primaire kenmerken met de waarschijnlijkheid van het ervaren van een lange of korte menstruatiecyclus met behulp van logistieke regressie. De referentiecategorie voor lange en korte cycli is menstruatiecycli tussen 24-38 dagen. Deelnemers met korte cycli kunnen meer cycli bijdragen dan die met lange cycli, wat resulteert in vooroordeel schattingen uit gegeneraliseerde schatting vergelijkingen (door informatieve clustergrootte). Om deze vooroordeel aan te pakken, schatten we de odds ratio (OR) en 95%CI van het ervaren van een lange of korte cyclus van logistieke regressie met behulp van de in-cluster hermontage benadering, aanpassing voor alle covariaten De details van in-cluster hermonstering zijn elders gepubliceerd Kortom, we hebben eerst willekeurig één cyclus per deelnemer samengesteld met vervanging van de oorspronkelijke menstruatiecyclusgegevens. In deze gegevensmonster heeft elke deelnemer slechts één waarneming bijgedragen en de waarnemingen zijn niet langer gecorreleerd. Daarom kunnen we een logistisch regressiemodel passen voor het binaire resultaat (dwz een lange of korte cyclus ervaren) en schattingen en standaardfouten voor de regressiecoëfficiënten verkrijgen. Vervolgens herhalen we de steekproef- en analyse stappen meerdere keren en registreren we de coëfficiëntschattingen en standaardfouten van elke iteratie. De eindschattingen van de regressiecoëfficiënt zijn het gemiddelde van de coëfficiëntschattingen over alle iteraties. ) onderaan : 56 11 23 57 57 1 Where is the standard error of the coefficient from the th = het iteratie. is de variantie van de coëfficiënt schattingen over alle iterations. q (Voor Q 1,2,…, Q) Q Het is aanbevolen om veel iteraties uit te voeren om ervoor te zorgen dat de analyse voldoende hermonsters had, hoewel geen aanbevelingen worden gegeven over het minimumaantal iteraties. = 1000, 5000, 7500 en 10.000 iteraties in de voorlopige analyse en de schattingen en standaardfouten waren vergelijkbaar (gegevens niet getoond). Daarom hebben we resultaten gepresenteerd met behulp van 10.000 iteraties. De OR's en 95%CI's voor het ervaren van een lange en korte cyclus geschat door in-cluster hermonstering waren vergelijkbaar met die geschat met behulp van logistieke regressie met GEE (gegevens niet getoond). Q We herhaalden de analyse onder deelnemers die ten minste drie menstruatiecycli bijdragen, omdat de individuele drempel mogelijk niet effectief artefacten identificeert als een deelnemer zeer weinig cycli bijdraagt. Informatie over cyclustracking nauwkeurigheid en de meeste covariaten was pas beschikbaar na inschrijving. Daarom herhaalden we de analyse door het beperken tot cycli die na inschrijving werden gevolgd met bevestigde nauwkeurigheid om de impact van mogelijke meetfouten te onderzoeken. Een nauwkeurig gevolgde cyclus werd gedefinieerd als een cyclus die begon in een maand toen de deelnemer antwoordde 'ja, waren ze nauwkeurig' op de vraag 'zijn alle dagen van uw periode tijdens de vorige kalendermaand nauwkeurig weerspiegeld in de gezondheid app?' in Aangezien een deel van onze gegevens werd verzameld tijdens de COVID-19 pandemie, hebben we overwogen een gevoeligheidsanalyse te beperken tot degenen die nooit een bekende COVID-19-infectie hadden gemeld in een enquête van 2022. N Analysis of cycle length variability and irregularity Considering women with few cycles may not effectively contribute information on cycle variability, we restricted this analysis to participants with at least three menstrual cycles. In the linear mixed model framework, within-individual variability in cycle length, which represents the degree of cycle irregularity, can be estimated by the standard deviations (SDs) of the model residuals after accounting for the systematic variability across subgroups in the fixed effect terms and between individual variability in random intercepts Om de associaties van leeftijd, etniciteit en BMI met intra-individuele cyclusvariabiliteit te kwantificeren en te onderzoeken, bouwden we log-lineaire modellen voor residuele variabiliteit in de volledig aangepaste LME-modellen. We overwogen eerst univariabele modellen om de intra-individuele cyclusvariabiliteit (in dagen) door elke factor te schatten. Vervolgens hebben we een multivariabele model met alle drie de variabelen inbegrepen om de aangepaste schattingen voor de associaties van leeftijd, etniciteit en BMI met intra-individuele cyclusvariabiliteit te verkrijgen. Coëfficiënten uit het multivariabele model werden berekend als de percentage verandering in intra-individuele variabiliteit in cycluslengte 8 We identificeerden verder cyclus onregelmatigheden als deelnemers wiens gemiddelde verschil in lengtes van aangrenzende menstruatiecycli ≥7 dagen en onderzocht de associaties van leeftijd, etniciteit en BMI met cyclus onregelmatigheid met behulp van logistieke regressie modellen met iteratieve gewogen minste vierkanten, aangepast voor alle covariaten. , de standaardafwijking van de menstruatiecycluslengte ≥7 dagen, en het verschil tussen de kortste en langste cyclus ≥7 dagen. 34 19 Gegevensbeheer, verwerking en statistische analyses werden uitgevoerd in R (versie 3.6.0) en Python (versie 3.6). Rapporteren Samenvatting Meer informatie over het onderzoeksontwerp is beschikbaar in de gelinkt aan dit artikel. Nature Research Reporting Summary Gegevens beschikbaarheid Geaggregeerde niet-geïdentificeerde gegevens die de bevindingen van deze studie ondersteunen, kunnen beschikbaar zijn op verzoek van de desbetreffende auteur (SM).Elke verzoek om gegevens zal worden geëvalueerd en beantwoord op een manier die consistent is met de beleidsregels die bedoeld zijn om de vertrouwelijkheid van de deelnemers en de taal in het studieprotocol en het geïnformeerde toestemming formulier te beschermen. Code availability Alle code die de bevindingen van deze studie ondersteunt, kan op verzoek van de desbetreffende auteur (SM) beschikbaar zijn. References American Academy of Pediatrics Committee on Adolescence, American College of Obstetricians and Gynecologists Committee on Adolescent Health Care, Diaz, A., Laufer, M. R. & Breech, L. Menstruatie bij meisjes en adolescenten: het gebruik van de menstruatiecyclus als een vitaal teken. Wang, Y.-X. et al. Regelmatigheid en lengte van de menstruatiecyclus gedurende de reproductieve levensduur en risico op vroegtijdige mortaliteit: prospectieve cohortstudie. BMJ m3464, https://doi.org/10.1136/bmj.m3464 (2020). Wang, Y.-X. et al. Associaties van menstruatiecycluskenmerken over de reproductieve levensduur en levensstijlfactoren met risico op diabetes type 2. Solomon, C. G. et al. Onregelmatigheid van de menstruatiecyclus en risico op toekomstige hart- en vaatziekten. J. Clin. Endocrinol. Metab. 87, 2013–2017 (2002). Wesselink, A. K. et al. Menstrual cycle characteristics and fecundability in a North American preconception cohort. , 482–487.e1 (2016). Ann. Epidemiol. 26 Kleine, C. M. et al. Menstruele cyclusvariabiliteit en de waarschijnlijkheid van het bereiken van zwangerschap. Rev. Environ. Gezondheid 25, 369-378 (2010). Treloar, A. E., Boynton, R. E., Behn, B. G. & Brown, B. W. Variatie van de menselijke menstruatiecyclus door het voortplantingsleven. Int J. Fertil. 12, 77–126 (1967). Harlow, S. D., Lin, X. & Ho, M. J. Analyse van menstruele dagboekgegevens over de reproductieve levensduur Toepasselijkheid van de bipartite modelbenadering en het belang van intra-vrouwelijke variantie. Chiazze, L. De lengte en variabiliteit van de menselijke menstruatiecyclus. JAMA 203, 377 (1968). Harlow, S. D. & Matanoski, G. M. De associatie tussen gewicht, fysieke activiteit en stress en variatie in de lengte van de menstruatiecyclus. Harlow, S. D., Campbell, B., Lin, X. & Raz, J. Etnische verschillen in de lengte van de menstruatiecyclus tijdens de postmenarcheale periode. Harlow, S. D. & Ephross, S. A. Epidemiologie van de menstruatie en de relevantie ervan voor de gezondheid van vrouwen. Epidemiol. Rev. 17, 265-286 (1995). Rowland, A. S. et al. Invloed van medische aandoeningen en levensstijlfactoren op de menstruatiecyclus. Liu, Y., Gold, E. B., Lasley, B. L. & Johnson, W. O. Factoren die de kenmerken van de menstruatiecyclus beïnvloeden. Am. J. Epidemiol. 160, 131-140 (2004). Ferrell, R. J. et al. Monitoring reproductieve veroudering in een 5-jarige prospectieve studie: geaggregeerde en individuele veranderingen in steroïde hormonen en menstruatiecycluslengtes met de leeftijd. Paramsothy, P. et al. Invloed van ras / etniciteit, lichaamsmassa-index en nabijheid van de menopauze op menstruatiecycluspatronen in de overgang naar de menopauze: de studie van de gezondheid van vrouwen over de hele natie. Campbell, L. R., Scalise, A. L., DiBenedictis, B. T. & Mahalingaiah, S. Menstruele cycluslengte en modern leven: een beoordeling. Curr. Opinie. Endocrinol. Diabetes Obes. 28, 566–573 (2021). Faust, L. et al. Findings from a mobile application-based cohort are consistent with established knowledge of the menstrual cycle, fertile window, and conception. , 450–457.e3 (2019). Fertil. Steril. 112 Li, K. et al. Kenmerken van fysiologische en symptomatische variatie in menstruatiecycli met behulp van zelf-traceerde mobiele gezondheidsgegevens. npj Digit. Med. 3, 79 (2020). Symul, L., Wac, K., Hillard, P. & Salathé, M. Beoordeling van de gezondheidstoestand en evolutie van de menstruatie via mobiele apps voor fertiliteitsbewustzijn. npj Digit. Med. 2, 64 (2019). Bull, J. R. et al. Real-world menstruatiecycluskenmerken van meer dan 600.000 menstruatiecycli. npj Digit. Med. 2, 83 (2019). Grieger, J. A. & Norman, R. J. Menstruele cyclus lengte en patronen in een wereldwijde cohort van vrouwen met behulp van een mobiele telefoon app: retrospectieve cohort studie. Fraser, I., Critchley, H., Broder, M. & Munro, M. De FIGO-aanbevelingen over terminologieën en definities voor normale en abnormale baarmoederbloeding. Munro, M. G., Critchley, H. O. D. & Fraser, I. S., & the FIGO Menstrual Disorders Committee. The two FIGO systems for normal and abnormal uterine bleeding symptoms and classification of causes of abnormal uterine bleeding in the reproductive years: 2018 revisions. , 393–408 (2018). Int. J. Gynecol. Obstet. 143 Jeyaseelan, L., Antonisamy, B. & Rao, P. S. Patroon van menstruatiecycluslengte bij Zuid-Indiase vrouwen: een prospectieve studie. Mao, L. et al. Menstruele patronen en aandoeningen bij Chinese vrouwen in de vruchtbare leeftijd: een cross-sectionele studie op basis van mobiele applicatiegegevens. Sohda, S., Suzuki, K. & Igari, I. Relatie tussen de menstruatiecyclus en het tijdstip van de eisprong onthuld door nieuwe protocollen: analyse van gegevens uit een zelf-tracking gezondheid app. Assari, S., Boyce, S., Bazargan, M. & Caldwell, C. H. Race, sociaal-economische status en geslachtshormonen onder mannelijke en vrouwelijke Amerikaanse adolescenten. Haiman, C. A. et al. Ethnische verschillen in de ovulatoire functie bij nulparen. Br. J. Kanker 86, 367–371 (2002). Pinheiro, S. P. Rassenverschillen in premenopauzale endogene hormonen. Cancer Epidemiol. Biomark. Prev. 14, 2147-2153 (2005). Kotlyar, A. M. & Seifer, D. B. Ethniciteit / ras en leeftijdspecifieke variaties van serum AMH bij vrouwen — een beoordeling. Santoro, N. et al. Lichaamsgrootte en etniciteit zijn geassocieerd met veranderingen in de menstruatiecyclus bij vrouwen in de vroege overgang naar de menopauze: de Studie van de gezondheid van vrouwen in de hele natie (SWAN) Daily Hormone Study. Taffe, J. R. & Dennerstein, L. Menstruele patronen die leiden tot de laatste menstruatieperiode. Nobles, J., Cannon, L. & Wilcox, A. J. Menstruele onregelmatigheid als een biologische limiet voor vroege zwangerschap bewustzijn. Proc. Natl Acad. Sci. USA 119, e2113762118 (2022). Harlow, S. D. et al. Uitvoerende samenvatting van de Stages of Reproductive Aging Workshop + 10: het aanpakken van de onvoltooide agenda van het stages van reproductieve veroudering. Harris, B. S., Steiner, A. Z. & Jukic, A. M. Ovariële reserve biomarkers en menstruatiecycluslengte in een prospectieve cohort studie. Younis, J. S., Iskander, R., Fauser, B. C. J. M. & Izhaki, I. Bestaat er een associatie tussen menstruatiecycluslengte binnen het normale bereik en reservebiomarkeren van de eierstokken tijdens de voortplantingsjaren? Roman Lay, A. A., Pereira, A. & Garmendia Miguel, M. L. Associatie tussen obesitas met patroon en lengte van de menstruatiecyclus: De rol van metabole en hormonale markers. Freeman, E. W., Sammel, M. D., Lin, H. & Gracia, C. R. Obesitas en reproductieve hormoonniveaus in de overgang naar de menopauze. Menopauze 17, 718-726 (2010). De Pergola, G. et al. Hemmend effect van obesitas op de niveaus van gonadotropine, estradiol en inhibine B bij vruchtbare vrouwen. Oldfield, A. L., Kazemi, M. & Lujan, M. E. Impact of obesity on anti-mullerian hormone (AMH) levels in women of reproductive age. , 3192 (2021). J. Clin. Med. 10 Javed, Z., Maqsood, M. H., Amin, Z. & Nasir, K. Ras en etniciteit en cardiometabolisch risicoprofiel: verschillen tussen inkomen en ziektekostenverzekering in een nationale steekproef van Amerikaanse volwassenen. Jukic, A. M. Z. et al. Nauwkeurigheid van rapportage van menstruatiecycluslengte. Am. J. Epidemiol. 167, 25-33 (2008). Small, C. M., Manatunga, A. K. & Marcus, M. Validity of self-reported menstrual cycle length. , 163–170 (2007). Ann. Epidemiol. 17 Gold, E. B. et al. Epidemiologic methods for prospective assessment of menstrual cycle and reproductive characteristics in female semiconductor workers. , 783–797 (1995). Am. J. Ind. Med. 28 Preston, S. H., Fishman, E. & Stokes, A. Effecten van categorisatie en zelfrapportage bias op schattingen van de associatie tussen obesitas en mortaliteit. Ann. Epidemiol. 25, 907-911.e2 (2015). Ng, C. D. Biases in zelfgerapporteerde lengte- en gewichtsmetingen en hun effecten op het modelleren van gezondheidsresultaten. SSM Popul Health 7, 100405 (2019). Hodge, J. M., Shah, R., McCullough, M. L., Gapstur, S. M. & Patel, A. V. Validatie van zelfgerapporteerde lengte en gewicht in een grote, nationale cohort van Amerikaanse volwassenen. PLoS ONE 15, e0231229 (2020). Rahman, M. & Berenson, A. B. Nauwkeurigheid van de huidige lichaamsmassa-index obesitas classificatie voor blanke, zwarte en Hispanic vrouwen van de voortplantingsleeftijd. Fruh, V. et al. pogingen om zwanger te worden en de COVID-19 pandemie: gegevens uit de Apple Women’s Health Study. Am. J. Obstet. Gynecol. 227, 484.e1–484.e17 (2022). Gibson, E. A. et al. Covid-19 vaccinatie en menstruatiecycluslengte in de Apple Women’s Health Study. npj Digit. Med. 5, 165 (2022). Mahalingaiah, S. et al. Ontwerp en methoden van de Apple Women's Health Study: een digitale longitudinale cohortstudie. Am. J. Obstet. Gynecol. S0002937821010929, https://doi.org/10.1016/j.ajog.2021.09.041 (2021). National Heart, Lung, and Blood Institute Obesity Education Initiative Expert Panel over de identificatie, evaluatie en behandeling van obesitas bij volwassenen. Klinische richtlijnen voor de identificatie, evaluatie en behandeling van overgewicht en obesitas bij volwassenen: The Evidence Report (National Heart, Lung, and Blood Institute, 1998). Cohen, S., Kamarck, T. & Mermelstein, R. Een wereldwijde maatstaf van waargenomen stress. J. Health Soc. Behav. 24, 385-396 (1983). Operario, D., Adler, N. E. & Williams, D. R. Subjectieve sociale status: betrouwbaarheid en voorspellend nut voor de wereldwijde gezondheid. Geraci, M. Lineaire quantum gemengde modellen: het lqmm pakket voor laplace quantum regressie. Hoffman, E. B., Sen, P. K. & Weinberg, C. R. Binnencluster hermontage. Biometrika 88, 1121–1134 (2001). erkenningen We willen ook Alexis de Figueiredo Veiga, Nicola Gallagher (voormalig onderzoeksteamlid aan de Harvard T.H. Chan School of Public Health), Ariel Scalise, Carol Mita en Gowthan Asokan bedanken voor hun werk ter ondersteuning van de studie. Deze studie ontving financiering van Apple Inc. De financieringsbron leverde platforms en software voor gegevensverzameling en nam deel aan het schrijven van het manuscript. Het speelde geen rol in de analyse en interpretatie van de gegevens, en in de beslissing om in te dienen. Ondersteuning voor A.M.Z.J., D.D.B., en A.J.W. werd verstrekt door het Intramural Research Program van het National Institute of Environmental Health Sciences, National Institute of Health. Dit document is verkrijgbaar onder de CC by 4.0 Deed (Attribution 4.0 International) licentie. Dit document is verkrijgbaar onder de CC by 4.0 Deed (Attribution 4.0 International) licentie.