Targeting the vaginal microbiota with probiotics as a means to counteract infections
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The microbial composition of the vagina of healthy and infected women is becoming more fully elucidated with molecular techniques. The purpose of this review is to examine our current understanding of the vaginal microbiota and assess how probiotic bacteria might reduce infectivity. RECENT FINDINGS: It appears that there are some remarkable similarities in the bacterial species that inhabit the vagina of women from diverse ethnic backgrounds. Yet, distinct outliers exist in which a small portion of apparently healthy women have extremely complex microbiota, whereas most have a relatively simple microbiota. Bacterial vaginosis is the most common aberrant condition in women, yet its pathogenesis is poorly understood and it is often asymptomatic. Vulvovaginal candidiasis is better known, yet many women self-treat with antifungals when in fact they have bacterial vaginosis. Urinary tract infection (UTI) remains extremely common, with no real breakthrough treatment or prevention strategy developed in the past 30 or more years. The ability of lactobacilli probiotic interventions to prevent, treat and improve the cure of these infections has long been considered and is now supported by some clinical evidence. SUMMARY: The mechanisms whereby certain probiotic lactobacilli improve urogenital health include immune modulation, pathogen displacement and creation of a niche less conducive to proliferation of pathogens and their virulence factors. Probiotics offer a potential new means to prevent urogenital infections and help maintain a healthy vaginal ecosystem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».