Genital Inflammation and the Risk of HIV Acquisition in Women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Women in Africa, especially young women, have very high human immunodeficiency virus (HIV) incidence rates that cannot be fully explained by behavioral risks. We investigated whether genital inflammation influenced HIV acquisition in this group. METHODS: Twelve selected cytokines, including 9 inflammatory cytokines and chemokines (interleukin [IL]-1α, IL-1β, IL-6, tumor necrosis factor-α, IL-8, interferon-γ inducible protein-10 [IP-10], monocyte chemoattractant protein-1, macrophage inflammatory protein [MIP]-1α, MIP-1β), hematopoietic IL-7, and granulocyte macrophage colony-stimulating factor, and regulatory IL-10 were measured prior to HIV infection in cervicovaginal lavages from 58 HIV seroconverters and 58 matched uninfected controls and in plasma from a subset of 107 of these women from the Centre for the AIDS Programme of Research in South Africa 004 tenofovir gel trial. RESULTS: HIV seroconversion was associated with raised genital inflammatory cytokines (including chemokines MIP-1α, MIP-1β, and IP-10). The risk of HIV acquisition was significantly higher in women with evidence of genital inflammation, defined by at least 5 of 9 inflammatory cytokines being raised (odds ratio, 3.2; 95% confidence interval, 1.3-7.9; P = .014). Genital cytokine concentrations were persistently raised (for about 1 year before infection), with no readily identifiable cause despite extensive investigation of several potential factors, including sexually transmitted infections and systemic cytokines. CONCLUSIONS: Elevated genital concentrations of HIV target cell-recruiting chemokines and a genital inflammatory profile contributes to the high risk of HIV acquisition in these African women.
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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 | 0,002 |
| 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 ».