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本研究聚焦于膀胱疼痛综合征/间质性膀胱炎(BPS/IC)与外阴痛(vulvodynia)共病问题,通过无监督机器学习技术识别患者亚型,揭示其症状特征、心理特征及性功能障碍,为个性化治疗提供依据。
BPS/IC(Bladder Pain Syndrome/Interstitial Cystitis)是一种以盆腔疼痛、膀胱压迫感或不适为特征的慢性疾病,常伴有尿急、尿频等症状。
外阴痛(vulvodynia)则表现为外阴部位的疼痛,两者常共病,给患者带来严重的身体和心理负担。然而,目前对于BPS/IC和外阴痛共病的
患者亚型及其临床特征尚不清楚。
为解决这一问题,日本神奈川齿科大学和横须贺泌尿妇科诊所的研究人员开展了“UNICORN-4研究”,旨在通过无监督机器学习技术识别BPS/IC和外阴痛共病患者的亚型,并评估其症状特征、心理特征及性功能障碍。研究结果显示,患者可分为三个亚型:Cluster 1表现为中度膀胱特异性症状和心理痛苦;Cluster 2具有严重的膀胱症状和最高的心理痛苦;Cluster 3(外阴痛为主亚型)以严重的外阴痛、显著的心理痛苦和轻微的膀胱症状为特征,符合非泌尿系盆腔痛表型。性功能在所有亚型中均显著受损,其中Cluster 3的性功能障碍最为严重。
该研究强调了BPS/IC和外阴痛共病患者的异质性,识别出外阴痛为主亚型和非泌尿系盆腔痛表型,提示临床需要针对身体和心理因素制定个性化治疗策略,特别是性功能障碍和心理痛苦的管理。研究结果对于改善患者的治疗效果和生活质量具有重要意义,论文发表在《BMC Women's Health》。
在研究方法上,研究人员采用无监督机器学习技术,包括层次聚类和K-means聚类,对150名BPS/IC和外阴痛共病患者进行分析。研究队列来源于横须贺泌尿妇科诊所,患者完成了关于膀胱症状、心理痛苦(PHQ-9和GAD-7)和性功能(FSFI和FSDS-R)的问卷调查。此外,研究人员还引入了性厌恶的代理测量方法,以评估因疼痛相关回避或创伤而产生的负面情绪反应。
研究结果显示,通过层次聚类和K-means聚类分析,研究人员识别出三个不同的患者亚型。Cluster 1表现为中度膀胱特异性症状和心理痛苦;Cluster 2具有严重的膀胱症状和最高的心理痛苦;Cluster 3(外阴痛为主亚型)以严重的外阴痛、显著的心理痛苦和轻微的膀胱症状为特征,符合非泌尿系盆腔痛表型。性功能在所有亚型中均显著受损,其中Cluster 3的性功能障碍最为严重。这些结果表明,BPS/IC和外阴痛共病患者存在明显的症状异质性,需要针对不同亚型制定个性化的治疗策略。
在讨论部分,研究人员指出,该研究揭示了BPS/IC和外阴痛共病患者的异质性,强调了评估外阴痛等非泌尿系症状的重要性。识别出的外阴痛为主亚型和非泌尿系盆腔痛表型提示,部分BPS/IC患者可能以非泌尿系症状为主,需要多学科综合治疗。此外,研究还发现现有性功能评估工具(如FSFI和FSDS-R)在评估BPS/IC和外阴痛患者的性功能障碍时存在局限性,未来需要开发更全面的评估工具,以更好地评估性厌恶和创伤相关痛苦。尽管研究存在局限性,如样本量有限、单中心设计等,但其结果为BPS/IC和外阴痛的临床评估和管理提供了新的视角,有助于改善患者的治疗效果和生活质量。
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