Multiple Human Papillomavirus Infections and Type Competition in Men
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is little information on multiple human papillomavirus (HPV) infections and the potential for type competition in men, yet competition may impact the type-specific efficacy of HPV vaccination. METHODS: Among 2702 uncircumcised men in Kisumu, Kenya, who were seronegative for human immunodeficiency virus, the observed numbers of HPV types detected were compared with the expected number, which was simulated under the assumption of independent infections. To assess the potential for HPV type competition, adjusted odds ratios for pairwise combinations of prevalent HPV type infections were estimated using semi-Bayesian methods. RESULTS: Half of all men were HPV positive, of whom 57% had multiple HPV types. We observed men without HPV infection and with ≥4 HPV types more often than expected if infections were independent. No negative associations between individual HPV types were observed. HPV types 31, 39, 56, 58, and 59 were positively associated with both carcinogenic vaccine types HPV-16 and HPV-18 (2-sided P value <.05). CONCLUSIONS: Men who were HPV infected were likely to test positive for >1 HPV type. Cross-sectional associations between individual HPV types were positive and did not appear to be type-specific. Thus, we did not identify HPV types that are candidates for potential HPV type competition in men.
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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) | 0,001 | 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 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 ».