HPV cervical infections and serological status in vaccinated and unvaccinated women
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding genital infections by Human papillomaviruses (HPVs) remains a major public health issue, especially in countries where vaccine uptake is low. We investigate HPV prevalence and antibody status in 150 women (ages 18 to 25) in Montpellier, France. At inclusion and one month later, cervical swabs, blood samples and questionnaires (for demographics and behavioural variables) were collected. Oncogenic, non-vaccine genotypes HPV51, HPV66, HPV53, and HPV52 were the most frequently detected viral genotypes overall. Vaccination status, which was well-balanced in the cohort, showed the strongest (protective) effect against HPV infections, with an associated odds ratio for alphapapillomavirus detection of 0.45 (95% confidence interval: [0.22;0.58]). We also identified significant effects of age, number of partners, body mass index, and contraception status on HPV detection and on coinfections. Type-specific IgG serological status was also largely explained by the vaccination status. IgM seropositivity was best explained by HPV detection at inclusion only. Finally, we identify a strong significant effect of vaccination on genotype prevalence, with a striking under-representation of HPV51 in vaccinated women. Variations in HPV prevalence correlate with key demographic and behavioural variables. The cross-protective effect of the vaccine against HPV51 merits further investigation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».