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Enregistrement W2016932246 · doi:10.1186/s12879-015-0825-z

The significance of Lactobacillus crispatus and L. vaginalis for vaginal health and the negative effect of recent sex: a cross-sectional descriptive study across groups of African women

2015· article· en· W2016932246 sur OpenAlexfundno aff
Vicky Jespers, Janneke van de Wijgert, Piet Cools, Rita Verhelst, Hans Verstraelen, Sinéad Delany‐Moretlwe, Mary Mwaura, Gilles Ndayisaba, Kishor Mandaliya, Joris Menten, Liselotte Hardy, Tania Crucitti

Notice bibliographique

RevueBMC Infectious Diseases · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive tract infections research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Circulatory and Respiratory HealthVlaamse regeringFonds Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésBacterial vaginosisGardnerella vaginalisLactobacillusBiologyMedical microbiologyMedicineMicrobiologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Women in sub-Saharan Africa are vulnerable to acquiring HIV infection and reproductive tract infections. Bacterial vaginosis (BV), a disruption of the vaginal microbiota, has been shown to be strongly associated with HIV infection. Risk factors related to potentially protective or harmful microbiota species are not known. METHODS: We present cross-sectional quantitative polymerase chain reaction data of the Lactobacillus genus, five Lactobacillus species, and three BV-related bacteria (Gardnerella vaginalis, Atopobium vaginae, and Prevotella bivia) together with Escherichia coli and Candida albicans in 426 African women across different groups at risk for HIV. We selected a reference group of adult HIV-negative women at average risk for HIV acquisition and compared species variations in subgroups of adolescents, HIV-negative pregnant women, women engaging in traditional vaginal practices, sex workers and a group of HIV-positive women on combination antiretroviral therapy. We explored the associations between presence and quantity of the bacteria with BV by Nugent score, in relation to several factors of known or theoretical importance. RESULTS: The presence of species across Kenyan, South African and Rwandan women was remarkably similar and few differences were seen between the two groups of reference women in Kenya and South Africa. The Rwandan sex workers and HIV-positive women had the highest G. vaginalis presence (p = 0.006). Pregnant women had a higher Lactobacillus genus mean log (7.01 genome equivalents (geq)/ml) compared to the reference women (6.08 geq/ml). L. vaginalis (43%) was second to L. iners (81.9%) highly present in women with a normal Nugent score. Recent sexual exposure negatively affected the presence of L. crispatus (<0.001), L. vaginalis (p = 0.001), and Lactobacillus genus (p < 0.001). Having more than one sexual partner in the last three months was associated with an increased prevalence of G. vaginalis (p = 0.044) and L. iners (p = 0.001). CONCLUSIONS: Although the composition of species across the studied African countries was similar, the presence of protective species i.e. L. crispatus and L. vaginalis in women with a normal Nugent score appeared lower compared to non-African studies. Furthermore, Lactobacillus species were negatively affected by sexual behavioural. Strategies to support protective Lactobacillus species are urgently needed. TRIAL REGISTRATION: The study is registered at the Trial Registration at the National Health Research Ethics Council South Africa with the number DOH2709103223.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations122
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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