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Enregistrement W2171969497 · doi:10.1371/journal.pmed.1000416

Intravaginal Practices, Bacterial Vaginosis, and HIV Infection in Women: Individual Participant Data Meta-analysis

2011· review· en· W2171969497 sur OpenAlexaff
Nicola Low, Matthew Chersich, Kurt Schmidlin, Matthias Egger, Suzanna C. Francis, Janneke van de Wijgert, Richard Hayes, Jared M. Baeten, Joelle Brown, Sinéad Delany‐Moretlwe, Rupert Kaul, Nuala McGrath, Charles Morrison, Landon Myer, Marleen Temmerman, Ariane van der Straten, Deborah Watson‐Jones, Marcel Zwahlen, Adriane Martin Hilber

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2011
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive tract infections research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOffice of AIDS ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésVaginal floraBacterial vaginosisMedicineHazard ratioOdds ratioVaginaProspective cohort studyMeta-analysisConfidence intervalCohort studyObstetricsInternal medicineGynecologyDemographySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Identifying modifiable factors that increase women's vulnerability to HIV is a critical step in developing effective female-initiated prevention interventions. The primary objective of this study was to pool individual participant data from prospective longitudinal studies to investigate the association between intravaginal practices and acquisition of HIV infection among women in sub-Saharan Africa. Secondary objectives were to investigate associations between intravaginal practices and disrupted vaginal flora; and between disrupted vaginal flora and HIV acquisition. METHODS AND FINDINGS: We conducted a meta-analysis of individual participant data from 13 prospective cohort studies involving 14,874 women, of whom 791 acquired HIV infection during 21,218 woman years of follow-up. Data were pooled using random-effects meta-analysis. The level of between-study heterogeneity was low in all analyses (I(2) values 0.0%-16.1%). Intravaginal use of cloth or paper (pooled adjusted hazard ratio [aHR] 1.47, 95% confidence interval [CI] 1.18-1.83), insertion of products to dry or tighten the vagina (aHR 1.31, 95% CI 1.00-1.71), and intravaginal cleaning with soap (aHR 1.24, 95% CI 1.01-1.53) remained associated with HIV acquisition after controlling for age, marital status, and number of sex partners in the past 3 months. Intravaginal cleaning with soap was also associated with the development of intermediate vaginal flora and bacterial vaginosis in women with normal vaginal flora at baseline (pooled adjusted odds ratio [OR] 1.24, 95% CI 1.04-1.47). Use of cloth or paper was not associated with the development of disrupted vaginal flora. Intermediate vaginal flora and bacterial vaginosis were each associated with HIV acquisition in multivariable models when measured at baseline (aHR 1.54 and 1.69, p<0.001) or at the visit before the estimated date of HIV infection (aHR 1.41 and 1.53, p<0.001), respectively. CONCLUSIONS: This study provides evidence to suggest that some intravaginal practices increase the risk of HIV acquisition but a direct causal pathway linking intravaginal cleaning with soap, disruption of vaginal flora, and HIV acquisition has not yet been demonstrated. More consistency in the definition and measurement of specific intravaginal practices is warranted so that the effects of specific intravaginal practices and products can be further elucidated. Please see later in the article for the Editors' Summary.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,061
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,562
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,107 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations278
Publié2011
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Résumé présentoui

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