Cycle-Syncing: BMJ-Analyse findet kaum Belege für Training nach Zyklusphasen

Digitale Gesundheits- und Fitnessanwendungen versprechen zunehmend maßgeschneiderte Empfehlungen für den Alltag, stoßen aus wissenschaftlicher Sicht jedoch regelmäßig an Grenzen.

Eine Analyse im Fachmagazin The BMJ unter Leitung von Katharine M N Lee vom 30. September 2026 zeigt, dass die wissenschaftliche Grundlage für das sogenannte Cycle-Syncing – das Anpassen von Training und Ernährung an den Menstruationszyklus – ausgesprochen schwach ist.

Eine jahrzehntelange sportwissenschaftliche Forschung liefert demnach keine Belege für einen generalisierbaren Effekt bestimmter Zyklusphasen auf die körperliche Leistungsfähigkeit, das Verletzungsrisiko oder den allgemeinen Gesundheitszustand. Etwaige Einflüsse seien stattdessen gering und individuell sehr unterschiedlich ausgeprägt.

Ungenaue Zyklusphasen und wachsende Datenschutzrisiken

Menstruations-Apps werben in sozialen Medien verstärkt mit Ratschlägen zu Bewegung und Ernährung, die auf der rechnerisch geschätzten Phase basieren. Laut der BMJ-Analyse sind derartige Phasenschätzungen jedoch unzuverlässig: Der genaue Zeitpunkt des Eisprungs variiert, zudem treten regelmäßig anovulatorische Zyklen auf.

Da die Hormonspiegel von Person zu Person sowie von Zyklus zu Zyklus stark schwanken, lassen Schätzwerte kaum Rückschlüsse auf das tatsächliche hormonelle Profil zu.

Gleichzeitig verweist die Analyse auf erhebliche Datenschutzprobleme. Zahlreiche Anwendungen erfassen sensible Gesundheitsdaten und geben diese mitunter an Dritte weiter.

Als historische Präzedenzfälle nennt der Bericht einen Vergleich der US-Handelsbehörde FTC aus dem Jahr 2021 mit dem Anbieter Flo Health wegen der Übermittlung intimer Angaben an Analytics-Unternehmen sowie eine FTC-Klage aus dem Jahr 2023 gegen Easy Healthcare (Premom) bezüglich der Weitergabe von Daten an Google und Marketingfirmen. In Ländern mit restriktiven Abtreibungsverboten stellt die Speicherung solcher Angaben zudem ein Sicherheitsrisiko für schwangere Nutzerinnen dar.

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Grenzen bei Messgenauigkeit und Sensorik

Die Diskrepanz zwischen algorithmischen Modellrechnungen und tatsächlichen physiologischen Werten betrifft den gesamten Markt digitaler Gesundheitshelfer.

Sportwissenschaftler Lars Donath von der Deutschen Sporthochschule Köln betont, dass keineswegs jede Messung moderner Fitness- und Gesundheitsuhren präzise ausfalle und die Geräte keine ärztliche Diagnostik ersetzen könnten, auch wenn die Trendbeobachtung über längere Zeiträume nützlich sein könne.

Besonders fehleranfällig bleibt die Erfassung des Energieverbrauchs:

• Eine von der Stanford University geführte Studie aus dem Jahr 2017 an sieben Geräten stellte zwar brauchbare Pulsmessungen fest, wies beim Kalorienverbrauch jedoch Abweichungen zwischen rund 27 Prozent beim besten und über 90 Prozent beim ungenauesten Tracker nach.
• Eine Untersuchung im Journal of Personalized Medicine mit 60 Freiwilligen zeigte für die Apple Watch, Fitbit Surge und Samsung Gear S2 zwar Herzfrequenzwerte mit meist unter 5 Prozent Abweichung, jedoch lag kein Modell bei den Kalorien innerhalb einer Fehlertoleranz von 20 Prozent.
• Ein systematischer Review in JMIR mHealth and uHealth aus dem Jahr 2020 bestätigte den Kalorienverbrauch als schwächste Messgröße; eine Abweichung von 25 Prozent bedeute bei einem Training von 400 Kalorien bereits eine Differenz von 100 Kalorien.

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Auch hochentwickelte Diagnostikgeräte für den Heimgebrauch erfordern eine differenzierte Betrachtung. So bietet die smarte Waage Withings BodyScan 2 für knapp 500 Euro eine Multi-Frequenz-Bioimpedanzmessung über 12 Elektroden und erfasst Parameter wie ein 6-Kanal-EKG oder die Pulswellengeschwindigkeit.

Die vom Hersteller beworbene 99-prozentige Korrelation zur DEXA-Referenzmessung beschreibt jedoch lediglich einen statistischen Zusammenhang und keine absolute Messgenauigkeit.

Zudem misst der sogenannte Glukose-Resilienz-Wert keinen tatsächlichen Blutzucker, sondern leitet einen rechnerischen Näherungswert aus Viszeralfett und Nervenreaktionen ab, der wie das Gefäßalter keinen medizinischen Diagnoseanspruch erhebt.

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