Microbial Diversity of Genital Ulcer Disease in Men Enrolled in a Randomized Trial of Male Circumcision in Kisumu, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical male circumcision (MMC) reduces the risk of genital ulcer disease (GUD) in men by 50%. In Ugandan and Kenyan trials, a sexually transmissible agent was not identified in 50-60% of GUD specimens by polymerase chain reaction (PCR) assay. We sought to better define the etiology of GUD in men participating in the Kenyan trial and examine how MMC affects GUD etiology. METHODS: We defined GUD of unknown etiology as negative for HSV (type 1 and type 2), T. pallidum, and H. ducreyi by PCR, and negative for HSV-2 and T. pallidum by serology. We identified bacterial microbiota in a subset of 59 GUD specimens using multitag pyrosequencing of the 16S rRNA gene, and compared results by unknown vs. STI-associated etiology. Statistical analysis employed Bray-Curtis similarity measure of bacterial community by etiology, hierarchical clustering and logistic regression. RESULTS: In 59 GUD specimens from 59 men, 23 (39%) had unknown etiology. Bacterial diversity was greater in GUD of unknown than STI etiology (p = 0.01). Fusobacteria (Fusobacterium spp. and Sneathia spp.) were more commonly detected in men with GUD of unknown etiology [adjusted OR = 5.67; 95% CI: 1.63-19.8] as were Oxobacter spp. and Anaerovorax spp. [adjusted OR = 3.12; 95% CI: 0.83-11.7]. Sequences from these four anaerobic bacterial taxa were more often detected in uncircumcised men than circumcised men (p<0.05). CONCLUSIONS: Anaerobic bacteria are more common in genital ulcers of uncircumcised men. The specific anaerobic bacteria associated with GUD of unknown etiology have cytotoxic properties that can exacerbate epithelial disruptions leading to ulcer-like appearance. MMC may reduce GUD through a reduction in these anaerobic bacteria.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».