Un conjunto de datos longitudinales de datos fisiológicos, hormonales, metabólicos y de salud menstrual autorreportados

Por qué tu periodo es una ventana a la salud del cuerpo entero

Los ritmos del ciclo menstrual afectan mucho más que al útero. Influyen en el sueño, el estado de ánimo, el metabolismo e incluso la función cardíaca. Sin embargo, la mayor parte de lo que la ciencia sabe sobre la salud menstrual cotidiana proviene de estudios pequeños en laboratorio o de aplicaciones de teléfono que no miden las hormonas directamente. Este artículo presenta un nuevo conjunto de datos público, llamado mcPHASES, que reúne datos de sensores wearables, pruebas hormonales y registros diarios de síntomas de docenas de adultos jóvenes durante muchos meses. Ofrece una mirada rara y detallada de cómo los cambios hormonales se propagan por el resto del cuerpo en la vida diaria, no solo en la clínica.

Siguiendo la vida cotidiana a lo largo de muchos ciclos

Los investigadores invitaron a 50 adultos menstruantes del área de Toronto a participar en un estudio de tres meses en 2022, con 20 de ellos regresando para otros tres meses en 2024. Finalmente, 42 participantes aceptaron compartir públicamente sus datos desidentificados. Durante el primer intervalo, los participantes llevaron un reloj inteligente Fitbit Sense y un monitor continuo de glucosa las 24 horas, usaron una prueba de orina hormonal en casa cada mañana y rellenaron un breve diario diario sobre su periodo, dolor, estrés, sueño y actividad. En el segundo intervalo, para reducir la carga, el equipo se centró en el reloj y las pruebas hormonales y dejó el diario como opcional. Este diseño captura tanto las fluctuaciones a corto plazo dentro de un mismo ciclo como los cambios a más largo plazo a medida que la vida de las personas varía con los años.

Muchas corrientes de señales corporales en un solo lugar

El conjunto de datos mcPHASES resultante contiene 23 tablas vinculadas. Una incluye datos básicos de contexto como edad e identidad de género. Otra recoge autorreportes diarios de síntomas y el momento de la menstruación, junto con los valores hormonales escritos desde el dispositivo de prueba doméstico. Las demás almacenan señales de alta frecuencia de los wearables: frecuencia cardíaca, variabilidad de la frecuencia cardíaca, momento y calidad del sueño, pasos, intensidad de la actividad, temperatura de la piel de la muñeca, patrones de respiración durante el sueño, estimación de oxígeno en sangre, puntuaciones de estrés y más. Los datos continuos de glucosa ofrecen información minuto a minuto sobre los niveles de azúcar en sangre. Cada registro está asociado a un ID anónimo de participante y a un contador de “día en el estudio” en lugar de fechas del calendario, protegiendo la privacidad sin impedir que los investigadores estudien las tendencias a lo largo del tiempo.

Transformar señales brutas en fases del ciclo

Para dar sentido a estas corrientes superpuestas, los autores usaron las estimaciones del propio dispositivo hormonal sobre los días fértiles y el inicio de la menstruación para etiquetar cuatro fases amplias en cada ciclo: menstruación, folicular tardía, ovulación y lútea. Evitaron deliberadamente una limpieza intensiva o el relleno de huecos, dejando los datos faltantes en su lugar para que otros científicos puedan probar sus propios métodos. El software interno de los dispositivos pudo haber cambiado entre 2022 y 2024, pero las medidas principales siguen siendo comparables. Alineando los días como un porcentaje de la duración del ciclo de cada persona, el equipo pudo promediar los niveles hormonales y las señales de los sensores a través de muchos ciclos, revelando cómo se desarrolla el patrón “típico” incluso cuando los individuos varían.

Lo que revelan los patrones del cuerpo

Cuando los autores trazaron los niveles hormonales a lo largo de un ciclo normalizado, las formas coincidieron con los patrones de libro de texto: un fuerte pico de mitad de ciclo de la hormona luteinizante, un aumento gradual y un pico de estrógeno a mitad de ciclo, y un aumento posterior de progesterona durante la fase lútea. Luego se centraron en dos medidas simples del reloj: la temperatura de la piel de la muñeca por la noche y la frecuencia cardíaca en reposo. Ambas mostraron patrones claros y repetitivos a lo largo de las cuatro fases en más de 190 ciclos completos. La temperatura y la frecuencia cardíaca en reposo fueron más bajas al principio del ciclo, aumentaron durante la ventana fértil y alcanzaron su punto máximo en la fase lútea antes de descender de nuevo con la menstruación. Estas tendencias se mantuvieron en ambos intervalos del estudio, y eco de trabajos previos que vinculan la progesterona con una mayor temperatura corporal y con cambios en el sistema nervioso que aceleran el corazón.

Cómo este recurso puede transformar la investigación en salud menstrual

Para un no especialista, el mensaje clave es que el ciclo menstrual no se reduce solo al sangrado mensual; es un ritmo de todo el cuerpo que puede rastrearse en cambios sutiles de temperatura, frecuencia cardíaca y otras señales cotidianas. El conjunto de datos mcPHASES ofrece a los investigadores un mapa abierto y muy detallado de estas conexiones, combinando hormonas, wearables y la experiencia vivida a lo largo del tiempo. Debido a que los datos son públicos y relativamente poco procesados, pueden usarse para construir mejores predicciones del periodo y de la fertilidad, para explorar por qué los ciclos de algunas personas son irregulares o más dolorosos, y para tratar los patrones menstruales como un signo temprano de problemas de salud más amplios. En resumen, este trabajo sienta las bases para considerar la salud menstrual como una señal vital que puede monitorizarse con el mismo cuidado que la presión arterial o el peso corporal.

Cita: Lin, G., Li, J.Y., Kalani, K. et al. A longitudinal dataset of physiological, hormonal, metabolic, and self-reported menstrual health data. Sci Data 13, 411 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-06805-3

Palabras clave: ciclo menstrual, sensores wearables, seguimiento hormonal, conjunto de datos longitudinal, informática de la salud menstrual