Les smartwatches suivent les hormones de grossesse avec une précision de 93 % selon une nouvelle étude
Les capteurs portables ont enregistré des variations de la fréquence cardiaque au repos qui reflétaient fidèlement les fluctuations hormonales tout au long de la grossesse, permettant également de détecter des issues défavorables.
Résumé
Des chercheurs du Scripps Research Translational Institute ont analysé les données de capteurs portables provenant de 99 participantes enceintes, en suivant la fréquence cardiaque au repos, le nombre de pas et le sommeil depuis 3 mois avant la grossesse jusqu'à 6 mois après l'accouchement. Ils ont constaté que les variations de la fréquence cardiaque au repos étaient remarquablement corrélées aux fluctuations hormonales connues de la grossesse (R²=0,93). La fréquence cardiaque au repos a d'abord chuté entre les semaines 5 et 9, puis augmenté régulièrement jusqu'à 8 à 9 semaines avant l'accouchement, avant de redescendre en dessous des valeurs antérieures à la grossesse en période post-partum. Le sommeil a augmenté au cours du premier trimestre, puis a diminué par la suite. Fait notable, les grossesses aux issues défavorables présentaient des profils de fréquence cardiaque au repos distincts par rapport aux naissances vivantes, ce qui suggère que les dispositifs portables pourraient un jour permettre un dépistage précoce des risques de fausse couche ou d'accouchement prématuré sans nécessiter de consultations médicales.
Résumé détaillé
Les États-Unis font face à une crise croissante de la santé maternelle, les issues défavorables de grossesse touchant de manière disproportionnée les femmes non blanches et celles vivant dans des déserts obstétricaux où l'accès aux services obstétriques est fortement limité. Cette étude a exploré si des dispositifs portables grand public pouvaient capter passivement les profonds changements physiologiques de la grossesse — et si ces signaux reflétaient les variations hormonales bien caractérisées qui les sous-tendent.
En utilisant la plateforme de recherche numérique bilingue PowerMom, les investigateurs ont recruté des participantes âgées de 16 ans ou plus, enceintes ou jusqu'à 8 semaines après l'accouchement. Parmi les 5 612 participantes inscrites, 99 grossesses ayant abouti à une naissance vivante ont satisfait aux seuils de qualité des données (≥2 jours valides avec le portable par semaine pour ≥50 % des semaines de grossesse) pour l'analyse de la fréquence cardiaque au repos (RHR), et 54 ont contribué aux données de sommeil. Les dispositifs utilisés comprenaient l'Apple Watch, Garmin et Fitbit. Afin de contrôler la variabilité inter-individuelle et inter-dispositifs, tous les signaux ont été exprimés par rapport à la valeur de référence pré-grossesse de chaque participante et agrégés à l'échelle de la population.
Le résultat marquant de l'étude est une corrélation remarquable de R²=0,93 entre la trajectoire longitudinale de la RHR et les profils hormonaux attendus durant la grossesse. La RHR a modestement diminué entre les semaines gestationnelles 5 et 9 — conformément aux effets vasodilatateurs précoces de la progestérone et de la hCG — puis a augmenté régulièrement à mesure que le débit cardiaque s'élève en milieu de grossesse, atteignant un pic environ 8 à 9 semaines avant l'accouchement. Elle a ensuite décliné pour atteindre et dépasser vers le bas les niveaux pré-grossesse en post-partum, avant de se stabiliser près de la valeur de référence à 6 mois. La durée totale de sommeil a augmenté au premier trimestre, puis a progressivement diminué pour le reste de la grossesse. Le nombre de pas a révélé une réduction de l'activité à mesure que la grossesse avançait. Ces tendances reflètent collectivement les adaptations hémodynamiques et comportementales bien connues de la grossesse.
Une analyse exploratoire portant sur 9 participantes ayant connu des issues défavorables (fausse couche ou autre issue n'ayant pas abouti à une naissance vivante) a révélé des trajectoires de RHR divergeant significativement du groupe ayant accouché d'un enfant vivant, laissant entendre que les dispositifs portables pourraient détecter des déviations physiologiques avant que les symptômes cliniques ne se manifestent. Les auteurs prennent soin de présenter ce résultat comme un signal de faisabilité compte tenu du faible nombre de cas défavorables, et non comme un outil prédictif validé.
L'importance de cette étude réside dans la démonstration qu'une technologie non intrusive, de niveau grand public, portée au quotidien, peut reconstruire passivement des chronologies de grossesse biologiquement cohérentes — permettant potentiellement d'étendre un suivi prénatal significatif aux 30 à 50 % des personnes en âge d'accoucher vivant dans des déserts obstétricaux. De futures études prospectives portant sur des cohortes plus larges de cas défavorables seront nécessaires pour traduire ces associations en prédictions cliniques exploitables.
Principales conclusions
- Wearable RHR trajectories correlated with pregnancy hormone fluctuations at R²=0.93 across 99 live-birth pregnancies.
- RHR dipped in weeks 5–9, rose to a peak ~8–9 weeks before delivery, then fell below pre-pregnancy levels postpartum.
- Total sleep time increased in the first trimester but declined progressively through the rest of pregnancy.
- Adverse-outcome pregnancies showed distinct RHR patterns vs. live births, suggesting early detection potential.
- Passive wearable monitoring captured population-level pregnancy physiology without requiring clinical visits.
Méthodologie
Étude de cohorte observationnelle longitudinale utilisant la plateforme de recherche mobile bilingue PowerMom ; 99 participantes ayant accouché d'un enfant vivant ont fourni des données provenant d'une Apple Watch, d'un Garmin ou d'un Fitbit, couvrant une période allant de 3 mois avant la grossesse à 6 mois après l'accouchement. Les signaux ont été normalisés par rapport aux valeurs de référence pré-grossesse et nécessitaient ≥2 jours valides de port de l'appareil par semaine pour ≥50 % des semaines de grossesse.
Limites de l'étude
Le groupe avec issue défavorable ne comptait que 9 participantes, ce qui rend ces comparaisons exploratoires et insuffisamment puissantes sur le plan statistique. Le début de la grossesse a été estimé à partir des dates d'accouchement prévues déclarées par les participantes elles-mêmes, plutôt que d'une datation gestationnelle confirmée, ce qui introduit une marge d'erreur potentielle sur le plan temporel. L'analyse du sommeil était limitée aux utilisatrices de Fitbit (n=54), ce qui restreint la généralisabilité des résultats à d'autres types d'appareils.
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