Optimizing the vaginal microbiome as a potential strategy to reduce heterosexual HIV transmission
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bacterial vaginosis (BV) is a proinflammatory genital condition characterized by high vaginal bacterial diversity and a paucity of Lactobacillus species. BV has been linked to an elevated risk of HIV acquisition among HIV‐negative women and of forward HIV transmission to male sex partners among women living with HIV (adjusted hazard ratios of 1.69 and 3.17, respectively), potentially by eliciting genital inflammation in women with BV and their male sex partners. BV is also highly prevalent among women in sub‐Saharan Africa, suggesting that BV treatment may have potential as an HIV prevention strategy. BV is typically treated with antibiotics but recurrence rates are high, possibly because treatment does not directly promote Lactobacillus growth. More recently, BV treatment strategies incorporating live biotherapeutic lactobacilli have led to sustained optimization of the vaginal microbiome and a decrease in inflammatory biomarkers previously associated with HIV susceptibility. Future studies are urgently needed to evaluate BV treatment strategies that can optimize the vaginal microbiome in the long term through colonization with H2O2‐producing vaginal lactobacilli and to assess whether vaginal microbiota optimization is able to reduce the risk of HIV transmission.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».