Sex Work Is Associated With Increased Vaginal Microbiome Diversity in Young Women From Mombasa, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although nonoptimal vaginal bacteria and inflammation have been associated with increased HIV risk, the upstream drivers of these phenotypes are poorly defined in young African women. SETTING: Mombasa, Kenya. METHODS: We characterized vaginal microbiome and cytokine profiles of sexually active young women aged 14-24 years (n = 168) in 3 study groups: those engaging in formal sex work, in transactional sex, and nonsex workers. Vaginal secretions were collected using self-inserted SoftCup, and assayed for cytokines and vaginal microbiome through multiplex ELISA and 16S rRNA sequencing, respectively. Epidemiological data were captured using a validated questionnaire. RESULTS: The median age of participants was 20 years (interquartile range: 18-22 years). Approximately two-thirds of young women (105/168) had vaginal microbial communities characterized by Gardnerella and/or Prevotella spp. dominance; a further 29% (49/168) were predominantly Lactobacillus iners. Microbiome clustering explained a large proportion of cytokine variation (>50% by the first 2 principal components). Age was not associated with vaginal microbial profiles in bivariable or multivariable analyses. Women self-identifying as sex workers had increased alpha (intraindividual) diversity, independent of age, recent sexual activity, HIV, and other sexually transmitted infections (beta = 0.47, 95% confidence interval: 0.05 to 0.90, P = 0.03). Recent sex (number of partners or sex acts last week, time since last vaginal sex) correlated with increased alpha diversity, particularly in participants who were not involved in sex work. CONCLUSION: Nonoptimal vaginal microbiomes were common in young Kenyan women and associated with sex work and recent sexual activity, but independent of age. Restoring optimal vaginal microflora may represent a useful HIV prevention strategy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».