Sexual behaviour and less frequent bathing are associated with higher human papillomavirus incidence in a cohort study of uncircumcised Kenyan men
Notice bibliographique
Résumé
Objectives—Data on the acquisition of human papillomavirus (HPV) infection in men are limited, especially from developing regions including Africa. The objective of this study was to characterise and determine the risk factors of HPV acquisition among a cohort of uncircumcised men participating in a randomised controlled trial (RCT) of male circumcision in Kisumu, Kenya. Methods—Penile exfoliated cell specimens were collected at baseline, 6- and 12-month followup visits from the glans/coronal sulcus and shaft of men enrolled in the control arm of the RCT between 2002 and 2005. All participants were HIV seronegative, aged 17–24 years at baseline and remained uncircumcised over follow-up. Specimens were tested with GP5+/6+ PCR to detect 44 HPV types. Parametric frailty models were used to assess risk factors of HPV incidence. Results—The median age of 966 participants was 20 years. The median follow-up time was 12.1 months. The incidence rate (IR) of any HPV infection was 49.3/1000 person-months with HPV16 having the highest IR (10.9/1000 person-months). The strongest risk factors for overall HPV incidence were bathing less frequently than daily (adjusted HR=2.6; 95% CI 1.0 to 6.5) and having ≥2 female sexual partners in the past year (adjusted HR=1.6; 95% CI 1.2 to 2.1). Conclusions—HPV IRs were notably high in this cohort of high-risk, uncircumcised men from Kisumu, Kenya, with the number of sexual partners and bathing frequency being the strongest risk factors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».