Metronidazole treatment rapidly reduces genital inflammation through effects on bacterial vaginosis–associated bacteria rather than lactobacilli
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundBacterial vaginosis (BV) causes genital inflammation and increases HIV risk, whereas a vaginal microbiota dominated by Lactobacillus species is associated with immune quiescence and relative HIV protection. BV treatment reduces genital inflammation, but it is unclear whether this reduction is driven by a decrease in BV-associated bacteria or an increase in Lactobacillus species.METHODSTo evaluate the short-term effect of standard BV treatment on genital immunology and the vaginal microbiota, vaginal swabs were collected immediately before and after metronidazole treatment for BV and analyzed with multiplex ELISA, metagenomic sequencing, and quantitative PCR.RESULTSTopical metronidazole treatment rapidly reduced vaginal levels of proinflammatory cytokines, chemokines, and soluble immune markers of epithelial barrier disruption. Although the vaginal microbiota shifted to dominance by L. iners or L. jensenii, this proportional shift was primarily driven by a 2 to 4 log10-fold reduction in BV-associated bacteria absolute abundance. BV treatment induced no change in the absolute abundance of L. crispatus or L. iners and only minor (<1 log10-fold) increases in L. gasseri and L. jensenii that were not independently associated with reduced inflammation in multivariable models.CONCLUSIONThe genital immune benefits that are associated with Lactobacillus dominance after BV treatment were not directly attributable to an absolute increase in lactobacilli, but rather to the loss of BV-associated bacteria.Trial REGISTRATIONParticipants were recruited as part of a randomized controlled trial (ClinicalTrials.gov NCT02766023) from 2016 to 2019.FUNDINGCanadian Institutes of Health Research (PJT-156123) and the National Institute of Allergy and Infectious Diseases (HHSN2722013000141 and HHSN27200007).
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».