HIV Pre-exposure Prophylaxis and Its Impact on the Gut Microbiome in Men Having Sex With Men
Notice bibliographique
Résumé
HIV/AIDS still imposes a high epidemiological and societal burden. Together with antiretroviral therapy, pre-exposure prophylaxis (PrEP) represents a fundamental tool in the fight against HIV/AIDS. PrEP is considered effective and safe, even though it may affect organs like the kidney, bone, and liver, as shown by randomized clinical trials (RCTs). These side effects may be mediated by alterations of the gut microbiome. Whilst the impact of the human rectal and vaginal microbiome on HIV prevention has been highly investigated among women, less is known about its effect among men having sex with men (MSM), a vulnerable population at high risk for HIV and disproportionately affected by HIV/AIDS. In the present paper, we will overview the effects of PrEP on the gut microbiota in MSM. Mining PubMed/MEDLINE, we identified three studies that have found significant changes affecting the gut microbiota. However, these shifts in the gut microbiome composition are variable, probably due to methodological differences, even though all studies reviewed in the present overview consistently report aberrations at the level of the gut microbiota. More data are needed, especially concerning the long-term side effects of PrEP: despite the studies included being a high-quality RCT, and two well-designed cross-sectional studies, evidence related to the impact of HIV PrEP on the gut microbiome in MSM is scarce and based on small populations. A better understanding of the interactions between the gut microbiota, sexual orientation/identity, and HIV prevention is expected to improve PrEP adherence and devise strategies to counteract PrEP-related side effects.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».