Non-<i>Lactobacillus</i>-Dominant and Polymicrobial Vaginal Microbiomes Are More Common in Younger South African Women and Predictive of Increased Risk of Human Immunodeficiency Virus Acquisition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adolescent girls and young women aged 15‒24 years in sub-Saharan Africa are at disproportionate risk of human immunodeficiency virus (HIV) infection. Given the known association between vaginal microbial dysbiosis and HIV susceptibility, we performed an age-stratified analysis of the vaginal microbiome in South African women and compared this to their risk of HIV acquisition. METHODS: Vaginal microbiome data were generated by mass spectrometry-based proteomic analysis of cervicovaginal lavages collected from participants (n = 688) in the Centre for the AIDS Programme of Research in South Africa (CAPRISA) 004 trial. Participants were grouped by age (18-19 years, n = 93; 20-24 years, n = 326; 25-41 years, n = 269). RESULTS: Four microbiome types were identified based on predominant taxa, including Lactobacillus crispatus (CST-LC, 12.2%), Lactobacillus iners (CST-LI, 43.6%), Gardnerella vaginalis (CST-GV, 26.6%), or polymicrobial (CST-PM, 15.1%). Women aged 18-19 and 20-24 years had increased CST-PM and a non-Lactobacillus-dominant microbiome compared to those 25-41 years (odds ratio [OR], 3.14 [95% confidence interval {CI}, 1.12-7.87], P = .017; OR, 2.81 [95% CI, 1.07-7.09], P = .038, respectively; and OR, 1.65 [95% CI, 1.02-2.65], P = .028; OR, 1.40 [95% CI, 1.01-1.95], P = .030, respectively). The HIV incidence rate of women with CST-PM microbiome was 7.19-fold higher compared to women with CST-LC (hazard ratio [HR], 7.19 [95% CI, 2.11-24.5], P = .00162), which was also consistent in women aged 20-24 years (HR, 4.90 [95% CI, 1.10-21.9], P = .0375). CONCLUSIONS: Younger women were more likely to have a higher-risk polymicrobial microbiome suggesting that vaginal microbiota are contributing to increased HIV-1 susceptibility in this group. CLINICAL TRIALS REGISTRATION: NCT00441298.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».