Zuletzt aktualisiert: 28.01.2026
Hier bündeln wir Studien, Whitepaper und Validierungen zu OvulaRing.
Hinweis: Diese Übersicht dient der Quellen-Transparenz und ersetzt keine medizinische Beratung.
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Hier beantworten wir die häufigsten Fragen zur wissenschaftlichen Evidenz von OvulaRing – basierend auf den wichtigsten Veröffentlichungen.
Die stärkste direkte Evidenz für OvulaRing (im Sinne von „Fertilitätsfenster / Eisprung erkennen und vorhersagen“) liefert die peer-reviewte Studie von Regidor et al. in Gynecological Endocrinology. Sie ist die zentrale Publikation, weil sie sich explizit mit der Bestimmung des fruchtbaren Fensters über einen vaginalen Biosensor und einen Algorithmus beschäftigt und dafür eine größere Zahl an Zyklen ausgewertet hat.
Für den Bereich Kinderwunsch / Diagnostik in der Praxis ist außerdem die Arbeit von Goeckenjan et al. (Thieme / PMC-Volltext) wichtig, weil dort kontinuierliche Temperaturmessung (vaginaler Sensor) mit Standard-Zyklusmonitoring (z. B. Ultraschall/Hormone) verglichen wird.
Die Studien schauen im Kern auf zwei Dinge:
1) Fertilitätsfenster & Eisprung-Timing: Regidor et al. prüfen, ob ein Algorithmus aus der kontinuierlich gemessenen Körperkerntemperatur (intravaginal) das fruchtbare Fenster identifizieren bzw. vorhersagen kann.
2) Diagnostik bei Zyklus-/Ovulationsstörungen: Goeckenjan et al. untersuchen, ob kontinuierliche Temperaturmessung die Diagnose von ovulatorischer Dysfunktion (z. B. Hinweise auf Lutealphasenprobleme oder PCOS-Konstellationen) unterstützen kann – und vergleichen dabei verschiedene Auswertungsansätze.
Ergänzend gibt es Forschung, die weniger „Fruchtbarkeit“ als Ziel hat, sondern die
Messmethode selbst: Ekhart et al. analysieren Langzeit-Verläufe der Kerntemperatur im Alltag (Chronobiologie),
um Muster und Rhythmik der Temperatur über viele Tage zu beschreiben.
Regidor et al. berichten (laut Abstract), dass die Auswertung des Systems eine retrospektive „Accuracy“ von 99,11% für die Erkennung der Ovulation erreicht (basierend auf einem angegebenen Software-Validierungsfehler von 0,89%) und dass für eine prospektive Betrachtung eine Accuracy von 88,8% für ein Fenster „3 Tage vor Ovulation, Ovulationstag, 3 Tage nach Ovulation“ erzielt wurde. Außerdem wird in einer Subgruppe mit dokumentierten Schwangerschaften eine mediane Zeit bis zur Schwangerschaft genannt.
Goeckenjan et al. kommen zu dem Schluss, dass ein kontinuierliches Temperaturmonitoring mit vaginalem Biosensor (OvulaRing) die klassische Zyklusdiagnostik in der Kinderwunsch-Sprechstunde sinnvoll ergänzen kann – besonders, um den Zeitpunkt des Eisprungs auch über längere Zeiträume objektiver zu erfassen.
Ekhart et al. zeigen, dass Langzeitmessungen der intravaginalen Kerntemperatur unter Alltagsbedingungen möglich sind
und liefern Methoden/Parameter zur Beschreibung der Temperatur-Rhythmik (eher Grundlagen-/Methodenforschung).
Die am häufigsten zitierte Kennzahl stammt aus der Studie von Regidor et al.:
Dort wird eine prospektive Accuracy von 88,8% für ein 7-Tage-Fenster rund um den Ovulationstag
(3 Tage davor, Ovulationstag, 3 Tage danach) berichtet.
Wichtig für eine faire Einordnung: „Accuracy“ bedeutet hier, wie gut der Algorithmus zu dem im Studiendesign definierten Ovulations-/Fenster-Referenzpunkt passt – das ist nicht automatisch dasselbe wie „Sicherheit zur Empfängnisverhütung“ (z. B. Pearl-Index aus großen, unabhängigen Alltagsstudien mit Schwangerschaftsrate).
OvulaRing taucht in der Forschung vor allem in drei Kontexten auf:
Chronobiologie / Körpertemperatur-Rhythmik:
Langzeitmessungen der Kerntemperatur im Alltag (z. B. zur Analyse zirkadianer Muster).
Digitale Gesundheit & Wearables (Reviews):
Systematische Übersichten zu Fertilitäts-Wearables nennen intravaginale Temperatur-Devices als eine Geräteklasse.
UX/HCI-Forschung:
Studien wie „Communicating Uncertainty in Fertility Prognosis“ untersuchen, wie Vorhersagen und Unsicherheit in Fertilitäts-Prognosen
verständlich dargestellt werden – also weniger „ob es stimmt“, sondern „wie Nutzer:innen die Aussage verstehen und interpretieren“.
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