Инновационные подходы к диагностике предменструального синдрома: роль Telegram-бота в клинической практике

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. Предменструальный синдром (ПМС) является распространенным состоянием у женщин репродуктивного возраста и сопровождается выраженными психоэмоциональными и соматическими нарушениями, значительно снижающими качество жизни. По данным недавних отечественных обзоров и исследований, ПМС остается недооцененной причиной временной нетрудоспособности и дезадаптации, особенно в группах с высокими когнитивными нагрузками. Ведущими в клинической картине ПМС являются болевые проявления – масталгия, головная и абдоминальная боль, мышечно-суставный дискомфорт, сочетающиеся с эмоциональной лабильностью и нарушениями сна. Несмотря на высокую распространенность, ПМС остается недооцененной проблемой, а единые стандарты оценки боли и инструментов динамического наблюдения пока отсутствуют.

Цель. Оценить эффективность разработанного Telegram-бота PMS BOT в диагностике, динамическом мониторинге и клинической оценке симптомов ПМС.

Материалы и методы. В исследование включены 158 женщин репродуктивного возраста, из них 70 – с клиническими проявлениями ПМС и 88 – контрольная группа. Применялся чат-бот PMS BOT, который обеспечивал ежедневную регистрацию жалоб, оценку выраженности болевых и психоэмоциональных симптомов, формирование индивидуальных менструальных дневников. Дополнительно использовались ВАШ, опросник PSST, альгометрия, оценка микронутриентного обеспечения (уровень витаминов группы В; 25-ОН-вит.D; ферритина) и определение уровней гормонов стресса (кортизол, норадреналин, адреналин, серотонин, пролактин).

Результаты. Использование чат-бота повысило приверженность пациенток (до 80 % активного участия в течение ≥3 циклов) и обеспечило стандартизированный сбор данных. Наиболее частыми симптомами ПМС были эмоциональная лабильность (97,1 %), бессонница (71,4 %) и мышечное напряжение (61,4 %). За период наблюдения отмечено сокращение продолжительности симптоматического периода с 9–10 до 6–8 дней.

Заключение. Telegram-бот PMS BOT является эффективным и доступным цифровым инструментом для диагностики и мониторинга ПМС, повышающим качество медицинской помощи и открывающим перспективы для персонализированного подхода в гинекологии.

Об авторах

Людмила Владимировна Ткаченко

Волгоградский государственный медицинский университет

Email: tkachenko.fuv@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1935-4277

заслуженный врач РФ, доктор медицинских наук, профессор кафедры акушерства и гинекологии, Институт непрерывного медицинского и фармацевтического образования

Россия, Волгоград

Наталия Ивановна Свиридова

Волгоградский государственный медицинский университет

Email: n.i.sviridova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-3175-4847

доктор медицинских наук, доцент, заведующая кафедрой акушерства и гинекологии, Институт непрерывного медицинского и фармацевтического образования

Россия, Волгоград

Анна Сергеевна Юстус

Волгоградский государственный медицинский университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: a.s.yustus@gmail.com
ORCID iD: 0009-0008-6679-8699

соискатель кафедры акушерства и гинекологии, Институт непрерывного медицинского и фармацевтического образования

Россия, Волгоград

Ольга Викторовна Курушина

Волгоградский государственный медицинский университет

Email: ovkurushina@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4364-0123

доктор медицинских наук, заведующая кафедрой неврологии, нейрохирургии, медицинской генетики

Россия, Волгоград

Список литературы

  1. American Psychiatric Association. Diagnostic and statistical manual of mental disorders. 5th ed. Washington (DC): American Psychiatric Association; 2013. 947 p.
  2. World Health Organization. International classification of diseases. 11th revision. Geneva: World Health Organization; 2022. 1200 p.
  3. Yonkers K.A., O’Brien P.M.S., Eriksson E. Premenstrual syndrome. Lancet. 2008;371(9619):1200–1210.
  4. Rapkin A.J., Akopians A.L. Pathophysiology of premenstrual syndrome and premenstrual dysphoric disorder. Menopause Int. 2012;18(2):52–59.
  5. Pearlstein T., Steiner M. Premenstrual dysphoric disorder: burden of illness and treatment update. J Psychiatry Neurosci. 2021;46(3):E210–E222.
  6. Tschudin S., Bertea P.C., Zemp E. Prevalence and predictors of premenstrual syndrome and premenstrual dysphoric disorder in a population-based sample. Arch Womens Ment Health. 2010;13(6):485–494.
  7. Российское общество акушеров-гинекологов. Клинические рекомендации по предменструальному синдрому. Москва: Минздрав РФ, 2024. 45 с.
  8. Ткаченко Л.В, Курушина О.В, Юстус А.С. Цифровые технологии в диагностике предменструального синдрома. Медицинский алфавит. 2025;(7):32–35.
  9. Курушина О.В, Ткаченко Л.В, Юстус А.С, Лисина О.А. Патогенетические механизмы периодических болей у женщин. Медицинский алфавит. 2023;(3):22–25.
  10. Ткаченко Л.В, Курушина О.В, Гриценко И.А, Юстус А.С. Особенности болевых проявлений у женщин с предменструальным синдромом. Медицинский алфавит. 2024;(8):32–35.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Ткаченко Л.В., Свиридова Н.И., Юстус А.С., Курушина О.В., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).