The vaginal microbiome of pregnant women is less rich and diverse, with lower prevalence of Mollicutes, compared to non-pregnant women
Notice bibliographique
Résumé
The vaginal microbiome plays an important role in maternal and neonatal health. Imbalances in this microbiota (dysbiosis) during pregnancy are associated with negative reproductive outcomes, such as pregnancy loss and preterm birth, but the underlying mechanisms remain poorly understood. Consequently a comprehensive understanding of the baseline microbiome in healthy pregnancy is needed. We characterized the vaginal microbiomes of healthy pregnant women at 11-16 weeks of gestational age (n = 182) and compared them to those of non-pregnant women (n = 310). Profiles were created by pyrosequencing of the cpn60 universal target region. Microbiome profiles of pregnant women clustered into six Community State Types: I, II, III, IVC, IVD and V. Overall microbiome profiles could not be distinguished based on pregnancy status. However, the vaginal microbiomes of women with healthy ongoing pregnancies had lower richness and diversity, lower prevalence of Mycoplasma and Ureaplasma and higher bacterial load when compared to non-pregnant women. Lactobacillus abundance was also greater in the microbiomes of pregnant women with Lactobacillus-dominated CSTs in comparison with non-pregnant women. This study provides further information regarding characteristics of the vaginal microbiome of low-risk pregnant women, providing a baseline for forthcoming studies investigating the diagnostic potential of the microbiome for prediction of adverse pregnancy outcomes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».