Vaginal microbiome in women from Greenland assessed by microscopy and quantitative PCR
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bacterial vaginosis (BV) is a common condition, although its aetiology remains unexplained. The aim of this study was to analyse the composition of vaginal microbiota in women from Greenland to provide a quantitative description and improve the understanding of BV. METHODS: Self-collected vaginal smears and swabs were obtained from 177 women. The vaginal smears were graded for BV according to Nugent's criteria. The vaginal swab samples were analysed by 19 quantitative PCRs (qPCRs) for selected vaginal bacteria and by PCR for four sexually transmitted infections (STIs). RESULTS: STIs were common: Mycoplasma genitalium 12%, Chlamydia trachomatis 7%, Neisseria gonorrhoeae 1%, and Trichomonas vaginalis 0.5%. BV was found in 45% of women, but was not associated with individual STIs. Seven of the 19 vaginal bacteria (Atopobium vaginae, Prevotella spp., Gardnerella vaginalis, BVAB2, Eggerthella-like bacterium, Leptotrichia amnionii, and Megasphaera type 1) had areas under the receiver operating characteristic (ROC) curve > 85%, suggesting they are good predictors of BV according to Nugent. Prevotella spp. had the highest odds ratio for BV (OR 437; 95% CI 82-2779) in univariate analysis considering only specimens with a bacterial load above the threshold determined by ROC curve analysis as positive, as well as the highest adjusted odds ratio in multivariate logistic regression analysis (OR 4.4; 95% CI 1.4-13.5). BV could be subdivided into clusters dominated by a single or a few species together. CONCLUSIONS: BV by Nugent score was highly prevalent. Two of seven key species (Prevotella spp. and A. vaginae) remained significantly associated with BV in a multivariate model after adjusting for other bacterial species. G. vaginalis and Prevotella spp. defined the majority of BV clusters.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».