HLA Polymorphisms and Cervical Human Papillomavirus Infection in a Cohort of Montreal University Students
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Only a minority of women with human papillomavirus (HPV) infection eventually develop cervical cancer, which suggests that host immune mechanisms play a role in the disease. HLA polymorphisms have been linked to the risk of cervical cancer, but very little is known about the role that they play in the acquisition and persistence of HPV infection. METHODS: A cohort study of cervical HPV infections was used to examine the role that 5 HLA alleles (B*07, DQB1*03, DQB1*0602, DRB1*13, and DRB1*1501) play in determining the risk of HPV positivity and persistence in 524 female university students in Montreal. HPV positivity was determined by use of the MY09/11 polymerase-chain-reaction protocol. HLA alleles from purified DNA from cervical specimens were typed by use of a polymerase-chain-reaction technique using sequence-specific primers. RESULTS: HLA DRB1*13 was associated with cumulative risk of HPV infections (odds ratio [OR], 1.7 [95% confidence interval {CI}, 1.0-2.8]), for oncogenic HPV (OR, 1.6 [95% CI, 0.9-2.8]), and for HPV-16 (OR, 2.0 [95% CI, 0.9-4.4]). DQB1*03 was consistently associated with a lower cumulative risk of HPV infections, but this association was not statistically significant. None of the alleles affected the risk of HPV persistence. CONCLUSIONS: The results of this study support the hypothesis that certain HLA class II polymorphisms mediate genetic susceptibility to the acquisition of HPV infection.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».