P719 Prevalence and type-specific distribution of oncogenic human papillomavirus among female sex workers in cotonou, west africa
Notice bibliographique
Résumé
Background Female sex workers (FSW) are at higher risk of Human Papillomavirus (HPV) infections. Yet, few data exist on the prevalence and the types of HPV circulating among them. Baseline data from FSW recruited in a longitudinal study were analyzed to determine the prevalence and type-specific distribution of oncogenic HPV among FSW in Cotonou. Methods Data from 309 FSW with valid cervical specimens (out of 312 enrolled) were analyzed. Cervical specimens were processed through March 2019, using the Linear Array HPV genotyping test (LA-HPV) (Roche Molecular Systems). Where appropriate, a real-time PCR assay specific for type 52 was performed to control for cross-reactivity with HPV-33, 35 or 58. The overall and type-specific prevalence of oncogenic HPV were estimated according to the level of risk: high risk (HR-HPV) and low risk (LR-HPV). Results The mean age of the 309 women at enrollment was 34.97 (± 10.66) and that at their first intercourse was 17.53 (± 2.66). Almost half of them (45.8%) were Beninese and 25.8% were HIV positive. Condom use at the last sex with clients and boyfriend was reported by 97.7% and 14.5% of women, respectively. At least one HR-HPV was detected in 237 women (88.3%) and the ten most frequent were HPV58 (37.5%), HPV16 (36.6%), HPV52 (28.8%), HPV35 (23.3%), HPV68 (22.0%), HPV18 (20.7%), HPV45 (15.2%), HPV33 (11.0%), HPV59 (9.1%), HPV51 (6.5%). LR-HPV were found in 186 women (60.2%): HPV81 (23.6%); HPV61 (23.0%); HPV72 (15.2%); VPH42 (12.0%); VPH70 (8.4%), VHP54 (5.8%); VPH 6/VPH11 (5.5%) and VPH40 (2.6%). HR-HPV presence was not associated with HIV status (p=0.897) while that of LR-HPV was (p=0.037). Conclusion To our knowledge, this study is the first to provide HPV data among FSW in West Africa. The high prevalence and atypical distribution of oncogenic HPV among this high risk population might have implications for vaccine design. Disclosure No significant relationships.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».