Determinants of Prevalent Human Papillomavirus in Recently Formed Heterosexual Partnerships: A Dyadic-Level Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We studied features that predict the presence of human papillomavirus (HPV) in a new sexual partnership. METHODS: We analyzed data from the "HPV Infection and Transmission Among Couples Through Heterosexual Activity" (HITCH) Cohort Study of recently formed partnerships ("dyads"). Women aged 18-24 and their male partners were recruited during 2005-2010 in Montreal, Canada. We tested genital swabs for detection of 36 HPV types. We defined HPV in a partnership as the presence of 1 or more HPV types in either or both partners. Using baseline data from 482 dyads, we calculated prevalence ratios to evaluate candidate risk factors. RESULTS: Most women (88%) were unvaccinated. Sixty-seven percent of dyads harbored HPV. For 49% of dyads, both partners were HPV+. HPV was least prevalent in dyads who were in their first vaginal sex relationship (17%) and was virtually ubiquitous in dyads for which both partners had concurrent partners (96%). Dyads that always used condoms with previous partner(s) were 27% (95% confidence interval, 9%-42%) less likely to have HPV. CONCLUSIONS: The finding that condom use limited onward spread to future partners is in support of condom promotion to prevent sexually transmitted infections. Ongoing monitoring of HPV in sexual networks is needed, particularly in populations with suboptimal vaccine coverage.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».