《International Journal of Women's Health》：Identification of Symptom Clusters and Core Symptoms of Menstrual Distress in Reproductive-Age Women: A Network Analysis
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背景：月经是女性健康的关键指标，但当前研究常关注孤立症状或特定综合征，忽视多种症状之间的相互关系。目的：本研究采用网络分析（network analysis）阐明月经困扰（menstrual distress）症状之间的相互关联，识别核心症状（core sym
背景：月经是女性健康的关键指标，但当前研究常关注孤立症状或特定综合征，忽视多种症状之间的相互关系。目的：本研究采用网络分析（network analysis）阐明月经困扰（menstrual distress）症状之间的相互关联，识别核心症状（core symptoms）和症状群（symptom clusters），为制定系统且有针对性的月经症状管理策略提供证据。方法：本横断面研究（cross-sectional study）于2024年7月至10月在中国扬州通过便利抽样（convenience sampling）招募723名育龄女性。采用描述性分析（SPSS 26.0）和探索性因子分析（exploratory factor analysis, EFA）识别症状群；采用网络分析（R 4.3.1）构建症状网络并识别核心症状。结果：育龄女性月经症状困扰评分为20.35±11.01。最常见症状为下腹痛（75.1%）、月经过少或月经过多（70.4%）、月经周期不规律（70.0%）、情绪不稳定（66.1%）以及腹胀或乳房胀痛（66.0%）。EFA识别出5个症状群：月经异常（abnormal menstruation）、疼痛与不适（pain and discomfort）、胃肠道症状（gastrointestinal symptoms）、心理与情绪（psychological and emotional）以及行为改变（behavioural changes）。网络分析显示，月经期失眠或嗜睡（menstrual insomnia or hypersomnia）在强度中心性（strength centrality，2.089）和期望影响（expected influence，2.177）上均排名最高，提示该症状是症状网络中的核心症状。结论：育龄女性经历中等程度的月经症状困扰，月经期失眠或嗜睡为核心症状。网络分析结果提示该症状可能成为综合症状管理策略开发的潜在焦点。未来研究可探讨包含该核心症状的症状管理策略是否与更好的结局相关。关键词：育龄女性；月经症状；症状困扰；症状群；网络分析
研究背景与问题：月经是女性健康的重要指标，但现有研究多聚焦孤立症状或特定综合征（如经前期综合征，premenstrual syndrome, PMS），对多种症状相互关联及“症状困扰”（symptom distress，指由生理、心理、社会或精神变化引起并伴随情绪痛苦的主观体验）缺乏系统研究。症状群（symptom clusters，指两个及以上共现且相互关联的症状集合）可基于共同机制进行归类管理，但中国相关研究多集中于慢性病和癌症，月经症状群研究有限，且传统因子分析难以揭示症状间交互机制。网络分析（network analysis，基于节点和边量化症状条件关联并识别核心症状的统计方法）可互补传统方法；Borsboom et al 2013 的症状网络模型和 Epskamp et al 的指南为量化网络结构、识别核心症状提供支持。因此，该研究旨在识别育龄女性月经困扰的症状群和核心症状，为系统、精准管理提供证据。
研究开展与结论意义：研究人员于2024年7—10月在中国扬州开展横断面研究，便利抽样纳入723名育龄女性，结合探索性因子分析（exploratory factor analysis, EFA）与网络分析。结果显示育龄女性月经症状困扰为中等程度，识别出五个症状群，月经期失眠或嗜睡（menstrual insomnia or hypersomnia）在强度中心性（strength centrality，节点连接边权重绝对值之和）和期望影响（expected influence，节点原始带符号边权重之和）中均居首，为核心症状。该研究提示核心症状可作为综合症状管理策略的潜在焦点，但因横断面设计，结论具有假设生成性质，需前瞻性验证。
关键技术方法：该研究为横断面设计，样本来源于2024年7—10月中国扬州便利抽样招募的18—45岁育龄女性，最终有效问卷723份（发放780份，有效回收率92.7%）。以 Lenz et al 1995 提出的 Theory of Unpleasant Symptoms（TOUS）为理论框架，采用中文版育龄女性月经困扰问卷（Menstrual Distress Questionnaire, MEDI-Q）评估19个症状的频率、严重程度和困扰程度。SPSS 26.0用于描述统计及组间比较；将全样本随机分为两个近似等量子样本，第一子样本行EFA识别症状群，第二子样本行验证性因子分析（confirmatory factor analysis, CFA）检验结构。R 4.3.1用于网络分析：基于症状均分构建高斯图模型（Gaussian Graphical Model, GGM），以最小绝对收缩和选择算子（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO）稀疏化网络，qgraph与bootnet可视化，并用bootstrap评估边权准确性与中心性稳定性。
研究结果：（1）育龄女性月经症状困扰现状与症状群：一般人口学信息：描述性分析显示723名参与者中18—25岁234名（32.4%）、26—35岁254名（35.1%）、36—45岁235名（32.5%），汉族696名（96.3%），本科390名（53.9%）。月经症状困扰发生情况：量表总分为20.35±11.01，最常见的五种症状为下腹痛（75.1%）、月经过少或月经过多（70.4%）、月经周期不规律（70.0%）、情绪不稳定（66.1%）、腹胀或乳房胀痛（66.0%）。相关因素：t检验和方差分析显示，年龄、月经周期规律性和月经量不同的育龄女性月经症状困扰评分差异有统计学意义。症状群提取：EFA（KMO=0.876，Bartlett’s球形检验P<0.05）提取5个特征值>1的因子，累计方差贡献率57.329%，包括月经异常、疼痛与不适、胃肠道症状、心理与情绪、行为改变五个症状群；CFA显示模型拟合良好（χ
2/df=1.740，RMSEA=0.045，90% CI 0.036—0.054，CFI=0.945，TLI=0.933，IFI=0.945）。（2）育龄女性月经症状困扰的网络分析：网络分析显示症状间较强边权包括不规则月经周期与月经过少或月经过多（0.490）、情绪不稳定与易怒（0.422）、恶心呕吐与暴食或食欲下降（0.316）、下腹痛与腹胀或乳房胀痛（0.259）、失眠或嗜睡与性欲下降（0.236）。强度中心性前三为月经期失眠或嗜睡（2.089）、月经期易怒（1.355）、月经期疲劳（1.286）；期望影响前三为月经期失眠或嗜睡（2.177）、月经期易怒（1.445）、月经期疲劳（1.376）。各症状群内影响最高者分别为：月经过少或月经过多、下腹痛、恶心或呕吐、易怒、失眠或嗜睡。边权bootstrap结果总体可靠；强度与期望影响的CS系数分别为0.596和0.595，均>0.5，网络较稳定。
讨论部分总结：作者认为该人群总体症状负担中等，最常见症状为下腹痛、周期不规律、经量异常、腹胀或乳房胀痛及情绪不稳定；年轻、周期不规律和经量异常与更高症状困扰相关。五个症状群与既往月经症状量表维度基本一致，并将异常月经作为独立症状群，超过70%参与者报告周期不规律或经量异常。症状群内，疼痛与不适以下腹痛为核心，胃肠道症状群中月经期腹泻或便秘影响最高，心理与情绪症状群中易怒影响最高且在整体网络中中心性较高，行为改变症状群中失眠或嗜睡影响最高并与疲劳共同进入整体网络前三。网络分析显示月经期失眠或嗜睡为核心症状，强度中心性和期望影响均列第一；作者讨论其与疼痛的双向关联、与经前期综合征（premenstrual syndrome, PMS）及经前期烦躁障碍（premenstrual dysphoric disorder, PMDD）睡眠问题的关系，以及与性欲下降的强关联。作者强调这些发现不证明以睡眠为中心的管理应替代或常规加入标准疼痛照护，需前瞻性和干预性研究验证。优势为网络分析可克服仅关注症状表现的局限；局限包括横断面不能推断因果、便利抽样自选择偏倚、单地区汉族样本、自报偏倚、2024年7—10月季节影响、未测量生活方式和饮食因素。
研究结论：在该横断面研究中，EFA识别出五个月经困扰症状群，网络分析刻画了19个个体症状之间的条件关联。下腹痛是最常见症状；月经期失眠或嗜睡在估计网络中具有最高的标准化强度和期望影响，并与月经期性欲下降存在强边，提示稳健的统计关联。通过阐明症状间交互，网络分析补充了仅孤立评价个体症状的传统分析方法。鉴于横断面设计，当前发现对症状交互具有假设生成意义，在用于临床决策前需前瞻性验证。未来研究可探讨针对该核心症状的干预能否缓解相关症状群，并改善育龄女性月经症状管理的整体效率和结局。
