Characterization of the Vaginal Microbiome in Women of Reproductive Age From 5 Regions in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Composition of the vaginal microbiome is strongly related to a woman's reproductive health and risk of sexually transmitted infections. Ethnoracial, behavioral, and environmental factors can influence microbiome. The Brazilian population is unique in terms of miscegenation of ethnic groups and behavioral characteristics across different regions. We aimed to characterize the vaginal microbiome of women from 5 geographical regions of Brazil. METHODS: We sequenced V3-V4 regions of 16S rRNA gene in vaginal samples of 609 reproductive-aged women. We performed logistic regression analyses to estimate odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) for the association between sociodemographic and behavioral factors with Lactobacillus-depleted microbiome (community state type [CST] IV). RESULTS: Vaginal samples were grouped into 5 CST: CST I (L. crispatus predominant, 30.5%), CST II (L. gasseri predominant, 4.4%), CST III (Lactobacillus iners predominant, 36.5%), CST IV (Lactobacillus-depleted, 27.4%), and CST V (L. jensenii predominant, 1.2%). Several factors were independently associated with CST IV, such as smoking (OR, 1.80; 95% CI, 1.02-3.18), number of partners (OR, 2.11; 95% CI, 1.20-3.70), and vaginal douching (OR, 2.24; 95% CI, 1.34-3.74). A protective effect was observed for milk/dairy intake (OR, 0.47; 95% CI, 0.27-0.82) and sitz bathing (OR, 0.43; 95% CI, 0.19-0.98). CONCLUSIONS: Nearly two thirds of Brazilian women may be at an increased risk for adverse outcomes associated with a vaginal microbiota characterized by the depletion of Lactobacillus or dominance by L. iners, whose protective role has been widely questioned. Several factors related to sexual behavior and intimate hygiene were associated with CST IV.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».