Vaginal microbial diversity among postmenopausal women with and without hormone replacement therapy
Notice bibliographique
Résumé
Urogenital infections in postmenopausal women remain problematic. The use of estrogen replacement therapy has been shown to lower these infection rates, corresponding to increasing colonization by Lactobacillus species. Despite the gut's 500 microbial species and the proximity of the anus to the vagina, only a relatively few microbial strains appear to be able to colonize the urogenital area. In the present study, the sparsity of microbes in the vagina was confirmed by denaturing gradient gel electrophoresis analysis of swabs taken at time zero and monthly for 3 months from 40 postmenopausal subjects receiving Premarin (conjugated equine estrogen in combination with progesterone) hormone replacement therapy (HRT) and 20 who were not on HRT. Lactobacilli were recovered from the vagina of 95% or more women in both groups, but in the HRT group, Lactobacillus were more often the dominant and only colonizers and significantly fewer bacteria with pathogenic potential were found. The incidence of bacterial vaginosis was significantly lower in the HRT group than in the non-HRT-treated women (5.6% versus 31%). The use of HRTs has recently come under criticism. The ability of drugs such as Premarin to help recover the lactobacilli vaginal microbiota appears to be at least one benefit of HRT use. In women not using HRTs, use of probiotics may be the only way to restore a nonpathogen-dominated flora.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».