Bacterial vaginosis, HIV serostatus and T-cell subset distribution in a cohort of East African commercial sex workers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although bacterial vaginosis is a known correlate of HIV infection, no previous studies have investigated whether women defined as HIV-exposed seronegative (HESN) are less likely to have bacterial vaginosis. Little is known about the effects of bacterial vaginosis on systemic immune activation associated with HIV+ serostatus. DESIGN: Cohort-based retrospective analysis of bacterial vaginosis in relation to HESN status, HIV+ serostatus and peripheral T-helper cells, with cross-sectional analysis of bacterial vaginosis in relation to peripheral T-regulatory cells (Tregs). METHODS: Bacterial vaginosis diagnosis by Gram stain and determination of systemic CD4(+) and CD8(+) T-helper cell frequency by flow cytometry for 3504 vaginal samples from 988 commercial sex workers over 4 years. Treg phenotyping by FoxP3 staining and multiparameter flow cytometry in peripheral blood of 97 women at a single time-point. RESULTS: No differences in bacterial vaginosis diagnosis were observed between HESN and other HIV-negative (HIV-N) controls; however, HIV+ women were more likely to be diagnosed with bacterial vaginosis compared to all HIV-negative women (HESN/HIV-N combined). HIV+ women with bacterial vaginosis had significantly higher CD4(+)/CD8(+) T-helper cell counts and a lower CD4/CD8 ratio, as well as fewer Tregs as a proportion of total T-helper cells, compared to bacterial vaginosis-negative women. The number of bacterial vaginosis diagnoses in this cohort has decreased significantly over time. CONCLUSION: Bacterial vaginosis is associated with HIV serostatus and shifts in distribution of T-cell subsets. A concomitant reduction in bacterial vaginosis and HIV infections over time suggests that the elucidation of bacterial vaginosis-HIV interactions will be critical to further understanding of HIV pathogenesis and prevention in this high-risk group.
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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 | 0,000 | 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 ».