Correlates of the molecular vaginal microbiota composition of African women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sociodemographic, behavioral and clinical correlates of the vaginal microbiome (VMB) as characterized by molecular methods have not been adequately studied. VMB dominated by bacteria other than lactobacilli may cause inflammation, which may facilitate HIV acquisition and other adverse reproductive health outcomes. METHODS: We characterized the VMB of women in Kenya, Rwanda, South Africa and Tanzania (KRST) using a 16S rDNA phylogenetic microarray. Cytokines were quantified in cervicovaginal lavages. Potential sociodemographic, behavioral, and clinical correlates were also evaluated. RESULTS: Three hundred thirteen samples from 230 women were available for analysis. Five VMB clusters were identified: one cluster each dominated by Lactobacillus crispatus (KRST-I) and L. iners (KRST-II), and three clusters not dominated by a single species but containing multiple (facultative) anaerobes (KRST-III/IV/V). Women in clusters KRST-I and II had lower mean concentrations of interleukin (IL)-1α (p < 0.001) and Granulocyte Colony Stimulating Factor (G-CSF) (p = 0.01), but higher concentrations of interferon-γ-induced protein (IP-10) (p < 0.01) than women in clusters KRST-III/IV/V. A lower proportion of women in cluster KRST-I tested positive for bacterial sexually transmitted infections (STIs; ptrend = 0.07) and urinary tract infection (UTI; p = 0.06), and a higher proportion of women in clusters KRST-I and II had vaginal candidiasis (ptrend = 0.09), but these associations did not reach statistical significance. Women who reported unusual vaginal discharge were more likely to belong to clusters KRST-III/IV/V (p = 0.05). CONCLUSION: Vaginal dysbiosis in African women was significantly associated with vaginal inflammation; the associations with increased prevalence of STIs and UTI, and decreased prevalence of vaginal candidiasis, should be confirmed in larger studies.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».