DOI: https://doi.org/10.2147/ijwh.s582841
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41988461
تاريخ النشر: 2026-04-01
المؤلف: Yang Feng وآخرون
الموضوع الرئيسي: أبحاث التهابات الجهاز التناسلي
نظرة عامة
تدرس هذه الدراسة العلاقة بين عرض توزيع خلايا الدم الحمراء – معامل التباين (RDW-CV) والتهاب المهبل البكتيري (BV)، وهي حالة تتميز بخلل في ميكروبيوم المهبل. باستخدام بيانات من المسح الوطني للصحة والتغذية (NHANES) (2001-2004)، استخدم الباحثون مطابقة درجات الميل لتحقيق توازن في اختلافات المجموعات وحللوا الارتباطات من خلال الانحدار اللوجستي الشرطي والانحدار المكعب المقيد. تم تحديد المتنبئات الرئيسية باستخدام XGBoost، وتم تقييم دور حمض اليوريك في المصل من خلال تحليل الوساطة، والذي وُجد أنه يتوسط 5.81% من العلاقة بين RDW-CV و BV.
أشارت النتائج إلى وجود ارتباط إيجابي كبير بين ارتفاع RDW-CV و BV، حيث أظهر الأفراد في الربع الأعلى من RDW-CV احتمالات أعلى للإصابة بـ BV (OR=1.565، 95% CI: 1.128-2.173، P=0.007). كان هذا الارتباط متسقًا عبر المجموعات الفرعية وتم التحقق منه أيضًا في مجموعة MIMIC-IV، حيث كان RDW-CV مرتبطًا أيضًا بشكل إيجابي بالتهاب المهبل (OR=4.265، 95% CI: 1.129-16.117، P=0.0325)، على الرغم من أن العدد المحدود من الحالات يتطلب الحذر في التفسير. تشير النتائج إلى أن RDW-CV قد يكون علامة فعالة من حيث التكلفة لتصنيف مخاطر BV، مما يربط بين مسببات BV والالتهاب الجهازي. ومع ذلك، فإن الطبيعة العرضية للدراسة تمنع إقامة علاقة سببية، مما يبرز الحاجة إلى أبحاث مستقبلية لتأكيد هذه الارتباطات.
مقدمة
التهاب المهبل البكتيري (BV) هو حالة شائعة تؤثر على حوالي 25% من النساء في سن الإنجاب على مستوى العالم، مما يطرح تحديات كبيرة للصحة العامة، خاصة في البيئات ذات الموارد المحدودة. يتميز BV بخلل في ميكروبيوم المهبل، مما يمكن أن يؤدي إلى مضاعفات خطيرة مثل الولادة المبكرة، والعقم، وزيادة القابلية للإصابة بالعدوى المنقولة جنسيًا، بما في ذلك فيروس نقص المناعة البشرية. يُقدّر أن التكلفة السنوية لعلاج BV تتجاوز 4.8 مليار دولار أمريكي، مما يبرز تأثيره على صحة النساء وجودة حياتهن.
تؤكد الأبحاث الحديثة على تعقيد BV كاضطراب يتضمن كل من التغيرات الميكروبية واستجابات المناعة والالتهاب لدى المضيف. تهدف هذه الدراسة إلى استكشاف العلاقة بين علامات الالتهاب الجهازي – مثل بروتين سي التفاعلي (CRP)، وعدد اللمفاويات، وحمض اليوريك – ومخاطر BV. تم اختيار هذه العلامات بناءً على قدرتها على عكس الضغط الفسيولوجي الجهازي والاضطرابات في استقلاب الجلوكوز، مما قد يؤثر على البيئة الميكروبية المهبلية ويعرض الأفراد لخلل في التوازن الميكروبي. تم استخدام عملية اختيار صارمة، حيث تم استخدام الانحدار اللوجستي أحادي المتغير لتحديد المتغيرات المرشحة مع P < 0.05، تلاها اختبار التعدد الخطي لضمان استقرار النموذج، مع إظهار جميع المتغيرات المصاحبة عامل تضخم التباين (VIF) < 4.
طرق البحث
في هذه الدراسة، تم إجراء التحليلات الإحصائية باستخدام برنامج R (الإصدار 4.5.0) لتقييم الخصائص الأساسية، حيث تم الإبلاغ عن المتغيرات المستمرة كمتوسط ± انحراف معياري (SD) والمتغيرات الفئوية كعدد ونسبة. تم استخدام اختبار ويلكوكسون لمتغيرات المستمرة، بينما تم تحليل المتغيرات الفئوية باستخدام اختبار كاي-تربيع أو اختبار فيشر الدقيق. بالنسبة لمجموعات البيانات التي تحتوي على أقل من 20% من البيانات المفقودة، تم استخدام الإحلال المتعدد (مع 5 تكرارات). تم تطوير نموذج تعلم آلي باستخدام تعزيز التدرج الشديد (XGBoost) لتحديد العوامل التنبؤية الرئيسية لالتهاب المهبل البكتيري (BV)، مما يسمح بتقييم درجات أهمية المتغيرات وتفاعلات المجموعات الفرعية، مع تحديد عتبة الدلالة عند p<0.05. بالإضافة إلى ذلك، تم استخراج العوامل المحتملة المربكة من قاعدة بيانات MIMIC-IV باستخدام PostgreSQL (الإصدار 13.7.2) وNavicat Premium (الإصدار 16). شملت هذه العوامل العمر، والعرق، والبوتاسيوم في الدم، والكلوريد، وارتفاع الدهون في الدم، والكالسيوم الكلي، والكوليسترول الكلي، إلى جانب المعلومات الأساسية للمرضى والنتائج السريرية. توضح رسم الغابة نسب الأرجحية (ORs) وفواصل الثقة 95% (CIs) لـ BV عبر أرباع RDW-CV (Q1-Q4)، مقسمة حسب العرق، ونسبة دخل الفقر (PIR)، وعوامل ديموغرافية أخرى. تم تعديل كل تحليل فرعي لمختلف المتغيرات المصاحبة، وأشار P للتفاعل إلى استقرار العلاقة بين RDW-CV و BV عبر طبقات مختلفة، مع P للتفاعل > 0.05 مما يشير إلى عدم وجود تعديل كبير من قبل هذه العوامل.
النتائج
في دراسة مجموعة MIMIC-IV، تم استخدام الإحلال المتعدد للتعامل مع البيانات المفقودة، مما أدى إلى مجموعة بيانات متوازنة للتحليل. بعد مطابقة درجات الميل (PSM)، تم تضمين ما مجموعه 174 مشاركًا، مع 87 فردًا في كل من مجموعتي التهاب المهبل والمجموعة الضابطة. كان متوسط عمر المشاركين 45 عامًا (±18)، وغالبًا ما كانوا من البيض (64%)، ويتحدثون الإنجليزية (91%)، وكان 61% منهم عازبين أو مطلقين.
أظهر التحليل أن مجموعة التهاب المهبل أظهرت مستويات أعلى بشكل ملحوظ من البوتاسيوم في الدم (4.0 مقابل 3.84)، والجلوكوز في الدم (119 مقابل 115)، والكوليسترول الكلي (185 مقابل 165)، وعرض توزيع خلايا الدم الحمراء – معامل التباين (RDW-CV) (1.62 مقابل 1.52) مقارنة بالمجموعة الضابطة. من المهم أن يظل RDW-CV مرتفعًا بشكل ملحوظ في مجموعة التهاب المهبل بعد المطابقة (P=0.010). ومع ذلك، لم يتم العثور على اختلافات كبيرة في العمر، والعرق، ونوع التأمين، أو اللغة بين المجموعتين. نظرًا لصغر حجم العينة (n=87) والتعريف الواسع للنتائج، فإن هذه النتائج استكشافية وتتطلب تفسيرًا حذرًا.
المناقشة
في هذه الدراسة، بحث المؤلفون في العلاقة بين عرض توزيع خلايا الدم الحمراء – معامل التباين (RDW-CV) والتهاب المهبل البكتيري (BV) باستخدام بيانات من المسح الوطني للصحة والتغذية (NHANES) وقاعدة بيانات MIMIC-IV. باستخدام خوارزمية شجرة التصنيف والانحدار (CART) ضمن إطار العمل للإحلال المتعدد بواسطة المعادلات المتسلسلة (MICE)، عالجوا البيانات المفقودة بشكل فعال مع الحفاظ على الخصائص التوزيعية الأصلية. أظهر التحليل أن الأفراد في الربع الأعلى من RDW-CV كان لديهم خطر متزايد بشكل ملحوظ للإصابة بـ BV (نسبة الأرجحية [OR] = 1.565، 95% فترة الثقة [CI]: 1.128-2.173، P = 0.007)، حتى بعد تعديل العوامل الديموغرافية والتمثيل الغذائي المختلفة. استخدمت الدراسة أيضًا مطابقة درجات الميل لضمان قابلية المقارنة بين المجموعات، مما يؤكد قوة النتائج من خلال تحليلات الحساسية.
علاوة على ذلك، استكشف المؤلفون الدور الوسيط المحتمل لحمض اليوريك في المصل في العلاقة بين RDW-CV و BV، حيث وجدوا أنه يمثل 5.81% من الارتباط. سلط نموذج تعلم الآلة XGBoost الضوء على RDW-CV كمتنبئ مهم لمخاطر BV، مما يعزز الفكرة القائلة بأن الالتهاب الجهازي، كما يتضح من ارتفاع RDW-CV، قد يساهم في مسببات BV. تشير اتساق النتائج عبر مجموعات بيانات مختلفة إلى أن RDW-CV قد يكون علامة فعالة من حيث التكلفة لتصنيف مخاطر BV. ومع ذلك، يعترف المؤلفون بالقيود مثل التصميم العرضي، الذي يمنع الاستنتاجات السببية، والحاجة إلى مزيد من الدراسات المستقبلية للتحقق من هذه النتائج واستكشاف آثارها السريرية.
DOI: https://doi.org/10.2147/ijwh.s582841
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41988461
Publication Date: 2026-04-01
Author(s): Yang Feng et al.
Primary Topic: Reproductive tract infections research
Overview
This study investigates the relationship between red cell distribution width-coefficient of variation (RDW-CV) and bacterial vaginosis (BV), a condition characterized by dysbiosis of vaginal microbiota. Utilizing data from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) (2001-2004), the researchers employed propensity score matching to balance group differences and analyzed associations through conditional logistic regression and restricted cubic splines. Key predictors were identified using XGBoost, and mediation analysis assessed the role of serum uric acid, which was found to mediate 5.81% of the relationship between RDW-CV and BV.
The results indicated a significant positive correlation between elevated RDW-CV and BV, with individuals in the highest RDW-CV quartile exhibiting higher odds of BV (OR=1.565, 95% CI: 1.128-2.173, P=0.007). This association was consistent across subgroups and further validated in the MIMIC-IV cohort, where RDW-CV was also positively associated with vaginitis (OR=4.265, 95% CI: 1.129-16.117, P=0.0325), although the limited number of cases necessitated caution in interpretation. The findings suggest that RDW-CV may serve as a cost-effective marker for BV risk stratification, linking BV pathogenesis to systemic inflammation. However, the cross-sectional nature of the study precludes establishing causality, highlighting the need for prospective research to confirm these associations.
Introduction
Bacterial vaginosis (BV) is a prevalent condition affecting approximately 25% of women of childbearing age globally, presenting significant public health challenges, particularly in resource-limited settings. BV is characterized by an imbalance in vaginal microbiota, which can lead to severe complications such as premature birth, infertility, and increased susceptibility to sexually transmitted infections, including HIV. The annual cost of treating BV is estimated to exceed 4.8 billion US dollars, underscoring its impact on women’s health and quality of life.
Recent research emphasizes the complexity of BV as a disorder involving both microbial shifts and host immune-inflammatory responses. This study aims to explore the relationship between systemic inflammatory markers—such as C-reactive protein (CRP), lymphocyte count, and uric acid—and the risk of BV. The selection of these markers is based on their potential to reflect systemic physiological stress and disturbances in glucose metabolism, which may influence the vaginal microenvironment and predispose individuals to dysbiosis. A rigorous selection process was employed, utilizing univariate logistic regression to identify candidate variables with P < 0.05, followed by multicollinearity testing to ensure model stability, with all covariates demonstrating a Variance Inflation Factor (VIF) < 4.
Methods
In this study, statistical analyses were conducted using R software (version 4.5.0) to evaluate baseline characteristics, with continuous variables reported as mean ± standard deviation (SD) and categorical variables as frequency and percentage. The Wilcoxon rank-sum test was employed for continuous variables, while categorical variables were analyzed using the chi-square test or Fisher’s exact test. For datasets with less than 20% missing data, multiple imputation (with 5 iterations) was utilized. An extreme gradient boosting (XGBoost) machine learning model was developed to identify key predictive factors for bacterial vaginosis (BV), allowing for the assessment of variable importance scores and subgroup interactions, with a significance threshold set at p<0.05. Additionally, potential confounding factors were extracted from the MIMIC-IV database using PostgreSQL (version 13.7.2) and Navicat Premium (version 16). These factors included age, race, blood potassium, chloride, hyperlipidemia, total calcium, and total cholesterol, alongside patients' basic information and clinical outcomes. A forest plot illustrated the odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) for BV across RDW-CV quartiles (Q1-Q4), stratified by race, poverty income ratio (PIR), and other demographic factors. Each subgroup analysis was adjusted for various covariates, and the P for interaction indicated the stability of the association between RDW-CV and BV across different strata, with a P for interaction > 0.05 suggesting no significant modification by these factors.
Results
In the MIMIC-IV cohort study, multiple imputation was utilized to handle missing data, resulting in a balanced dataset for analysis. Following propensity score matching (PSM), a total of 174 participants were included, with 87 individuals in both the vaginitis and control groups. The average age of participants was 45 years (±18), predominantly white (64%), English-speaking (91%), and with 61% being single or divorced.
The analysis revealed that the vaginitis group exhibited significantly higher levels of blood potassium (4.0 vs. 3.84), blood glucose (119 vs. 115), total cholesterol (185 vs. 165), and red cell distribution width-coefficient of variation (RDW-CV) (1.62 vs. 1.52) compared to the control group. Importantly, RDW-CV remained significantly elevated in the vaginitis group post-matching (P=0.010). However, no significant differences were found in age, race, insurance type, or language between the two groups. Given the small sample size (n=87) and the broad definition of outcomes, these findings are exploratory and warrant cautious interpretation.
Discussion
In this study, the authors investigated the association between Red Cell Distribution Width-Coefficient of Variation (RDW-CV) and bacterial vaginosis (BV) using data from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) and the MIMIC-IV database. Employing the Classification and Regression Tree (CART) algorithm within the Multiple Imputation by Chained Equations (MICE) framework, they addressed missing data effectively while preserving the original distribution characteristics. The analysis revealed that individuals in the highest quartile of RDW-CV had a significantly increased risk of BV (Odds Ratio [OR] = 1.565, 95% Confidence Interval [CI]: 1.128-2.173, P = 0.007), even after adjusting for various demographic and metabolic factors. The study also utilized propensity score matching to ensure comparability between groups, confirming the robustness of the findings through sensitivity analyses.
Furthermore, the authors explored the potential mediating role of serum uric acid in the relationship between RDW-CV and BV, finding that it accounted for 5.81% of the association. The XGBoost machine learning model highlighted RDW-CV as a significant predictor of BV risk, reinforcing the notion that systemic inflammation, as indicated by elevated RDW-CV, may contribute to the pathogenesis of BV. The consistency of results across different datasets suggests that RDW-CV could serve as a cost-effective marker for BV risk stratification. However, the authors acknowledge limitations such as the cross-sectional design, which precludes causal inferences, and the need for further prospective studies to validate these findings and explore their clinical implications.