Критерии диагностики бактериального вагиноза с использованием теста Фемофлор-16

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. Бактериальный вагиноз (БВ) — это нарушение баланса вагинальной микрофлоры, ассоциированное с рядом инфекционных заболеваний урогенитального тракта и неблагоприятными исходами беременности. В нашей стране для выявления дисбиотических состояний влагалища широко используется тест Фемофлор-16 (ДНК-Технология, Москва), однако в алгоритмах интерпретации результатов этого теста не предусмотрена категория БВ.

Цель — разработка диагностических критериев определения БВ при анализе отделяемого влагалища тестом Фемофлор-16.

Материалы и методы. В исследовании участвовали женщины репродуктивного возраста, обратившиеся к акушеру-гинекологу с жалобами на выделения из половых путей. Для клинической диагностики БВ использовали критерии Амселя, лабораторный анализ на БВ производили путем микроскопического исследования отделяемого влагалища с применением метода Нуджента. Образцы отделяемого влагалища от всех женщин анализировали с применением теста Фемофлор-16, предназначенного для характеристики микробиоценоза влагалища методом мультиплексной количественной ПЦР в реальном времени.

Результаты. В исследование было включено 280 женщин. БВ был выявлен у 86 женщин (31 %) с применением критериев Амселя, у 81 женщины (29 %) с применением метода Нуджента. Ассоциация с БВ была установлена для всех групп анаэробных бактерий, включенных в тест Фемофлор-16, за исключением бактерий рода Mobiluncus, которые выявляются в совокупности с филогенетически родственными, но не связанными с БВ бактериями рода Corynebacterium. Низкое содержание лактобацилл (< 10 % от общей бактериальной массы) в совокупности с повышенным содержанием Gardnerella vaginalis/Prevotella bivia/Porphyromonas (> 1 %), и/или Eubacterium (> 2 %), и/или Sneathia/Leptotrichia/Fusobacterium (> 0,1 %), и/или Megasphaera/Veillonella/Dialister (> 0,1 %), и/или Lachnobacterium/Clostridium (> 0,1 %), и/или Peptostreptococcus (> 0,1 %), и/или Atopobium vaginae (> 0,2 %) определяли БВ с чувствительностью 99 % и специфичностью 93 %.

Заключение. Разработаны критерии диагностики БВ с применением теста Фемофлор-16, которые позволяют с чувствительностью 99 % и специфичностью 93 % установить БВ или исключить его. Данные критерии БВ и критерии производителей теста Фемофлор-16 для категории выраженного анаэробного дисбиоза в значительной степени описывают одну и ту же категорию микробиоценоза влагалища.

Об авторах

Вероника Викторовна Назарова

ФГБНУ «Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д.О. Отта»

Автор, ответственный за переписку.
Email: iagmail@ott.ru

врач-бактериолог лаборатории микробиологии

Россия, 199034, г. Санкт-Петербург, Менделеева линия, 3

Елена Васильевна Шипицына

ФГБНУ «Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д.О. Отта»

Email: iagmail@ott.ru

д-р биол. наук, ведущий научный сотрудник лаборатории микробиологии

199034, г. Санкт-Петербург, Менделеева линия, 3

Екатерина Николаевна Герасимова

ФГБНУ «Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д.О. Отта»

Email: iagmail@ott.ru

младший научный сотрудник лаборатории микробиологии

Россия, 199034, г. Санкт-Петербург, Менделеева линия, 3

Алевтина Михайловна Савичева

ФГБНУ «Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д.О. Отта»

Email: savitcheva@mail.ru

д-р мед. наук, профессор, зав. лабораторией микробиологии

Россия, 199034, г. Санкт-Петербург, Менделеева линия, 3

Список литературы

  1. Allsworth JE, Peipert JF. Severity of bacterial vaginosis and the risk of sexually transmitted infection. Am J Obstet Gynecol. 2011;205(2):113.e1-6. doi: 10.1016/ j.ajog.2011.02.060.
  2. Taylor BD, Darville T, Haggerty CL. Does bacterial vaginosis cause pelvic inflammatory disease. Sex Transm Dis. 2013;40(2):117-122. doi: 10.1097/OLQ. 0b013e31827c5a5b.
  3. Donati L, Di Vico A, Nucci M, et al. Vaginal microbial flora and outcome of pregnancy. Arch Gynecol Obstet. 2010;281(4):589-600. doi: 10.1007/s00404-009-1318-3.
  4. Haggerty CL, Totten PA, Tang G, et al. Identification of novel microbes associated with pelvic inflammatory disease and infertility. Sex Transm Infect. 2016.92(6):441-6. doi: 10.1136/sextrans-2015- 052285.
  5. Kenyon C, Colebunders R, Crucitti T. The global epidemiology of bacterial vaginosis: a systematic review. Am J Obstet Gynecol. 2013;209(6):505-23. doi: 10.1016/j.ajog.2013.05.006.
  6. Amsel R, Totten PA, Spiegel CA, et al. Nonspecific vaginitis. Diagnostic criteria and microbial and epidemiologic associations. Am J Med. 1983;74:14-22. doi: 10.1016/0002-9343(83)91112-9.
  7. Nugent RP, Krohn MA, Hillier SL. Reliability of diagnosing bacterial vaginosis is improved by a standardized method of gram stain interpretation. J Clin Microbiol. 1991;29:297-301.
  8. Donders GG, Vereecken A, Bosmans E, et al. Definition of a type of abnormal vaginal flora that is distinct from bacterial vaginosis: aerobic vaginitis. BJOG. 2002;109(1): 34-43. doi: 10.1111/j.1471-0528.2002.00432.x.
  9. Tansarli GS, Kostaras EK, Athanasiou S, Falagas ME. Prevalence and treatment of aerobic vaginitis among non-pregnant women: evaluation of the evidence for an underestimated clinical entity. Eur J Clin Microbiol Infect Dis. 2013;32(8);977-84. doi: 10.1007/s10096-013-1846-4.
  10. Ravel J, Gajer P, Abdo Z, et al. Vaginal microbiome of reproductive-age women. Proc Natl Acad Sci USA. 2011;108:S4680-7. doi: 10.1073/pnas.1002611107.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Назарова В.В., Шипицына Е.В., Герасимова Е.Н., Савичева А.М., 2017

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

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».