CHRONIC PELVIC PAIN SYNDROME IN WOMEN WITH VAGINAL DYSBIOSIS: A SYSTEMATIC REVIEW OF PRESENTATION, DIAGNOSIS, AND MANAGEMENT
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic pelvic pain syndrome (CPPS) with vaginal dysbiosis is challenging to diagnose and can significantly affect women's health and daily life. Objective: To review recent research on the symptoms, diagnosis, and treatment of CPPS with vaginal dysbiosis, and to summarize new findings and clinical practices. Methods: Articles from PubMed, Scopus, and Google Scholar published between 2000 and 2025 were included. The review focused on original studies and systematic reviews involving adult women with CPPS and vaginal microbiota assessment. Case reports, non-English articles, and studies lacking vaginal microbiota analysis were excluded from the analysis. Data extraction and quality assessment were conducted using the Newcastle-Ottawa Scale and AMSTAR 2. Results: Women with CPPS and vaginal dysbiosis often experience persistent pelvic pain, sexual and urinary symptoms, and emotional distress. Diagnosis typically includes clinical examination, laboratory testing, and vaginal microbiota analysis using bacterial or genetic methods. Treatment may involve antibiotics, microbiota restoration, physical therapy, and mental health support. Advances in vaginal microbiome research and precision medicine are expected to shape future treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».