Evidence of synergistic relationships between <scp>HIV</scp> and Human Papillomavirus (<scp>HPV</scp>): systematic reviews and meta‐analyses of longitudinal studies of <scp>HPV</scp> acquisition and clearance by <scp>HIV</scp> status, and of <scp>HIV</scp> acquisition by <scp>HPV</scp> status
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Observational studies suggest HIV and human papillomavirus (HPV) infections may have multiple interactions. We reviewed the strength of the evidence for the influence of HIV on HPV acquisition and clearance, and the influence of HPV on HIV acquisition. METHODS: statistics and subgroup analyses were used to quantify heterogeneity across estimates and explore the influence of participant and study characteristics including study quality. Publication bias was examined quantitatively with funnel plots and subgroup analysis, as well as qualitatively. RESULTS AND DISCUSSION: In review 1, 37 publications (25 independent studies) were included in the meta-analysis. HPV incidence (pooled RR = 1.55, 95% CI: 1.29 to 1.88; heterosexual males: pooled RR = 1.95, 95% CI: 1.62, 2.34; females: pooled RR = 1.63, 95% CI: 1.26 to 2.11; men who have sex with men: pooled RR = 1.36, 95% CI: 1.01 to 1.82) and high-risk HPV incidence (pooled RR = 2.20, 95% CI: 1.90 to 2.54) was approximately doubled among people living with HIV (PLHIV) whereas HPV clearance rate (pooled RR = 0.53, 95% CI: 0.42 to 0.67) was approximately halved. In review 2, 14 publications (11 independent studies) were included in the meta-analysis. HIV incidence was almost doubled (pooled RR = 1.91, 95% CI 1.38 to 2.65) in the presence of prevalent HPV infection. There was more evidence of publication bias in review 2, and somewhat greater risk of confounding in studies included in review 1. There was some evidence that adjustment for key confounders strengthened the associations for review 2. Misclassification bias by HIV/HPV exposure status could also have biased estimates toward the null. CONCLUSIONS: These results provide evidence for synergistic HIV and HPV interactions of clinical and public health relevance. HPV vaccination may directly benefit PLHIV, and help control both HPV and HIV at the population level in high prevalence settings. Our estimates of association are useful for mathematical modelling. Although observational studies can never perfectly control for residual confounding, the evidence presented here lends further support for the presence of biological interactions between HIV and HPV that have a strong plausibility.
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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 | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; 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 ».