Treatment Success Following Standard Antibiotic Treatment for Bacterial Vaginosis Is Not Associated With Pretreatment Genital Immune or Microbial Parameters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Bacterial vaginosis (BV) is a proinflammatory genital condition associated with adverse reproductive health outcomes, including increased HIV incidence. However, BV recurrence rates are high after standard antibiotic treatment. While the composition of the vaginal microbiota before BV treatment may be linked to BV recurrence, it is unclear whether the preceding genital immune milieu is predictive of treatment success. Methods Here we assessed whether baseline vaginal soluble immune factors or the composition of the vaginal microbiota predicted treatment success 1 month after metronidazole treatment in 2 separate cohorts of women with BV, 1 in the United States and 1 in Kenya; samples within 48 hours of BV treatment were also available for the US cohort. Results Neither soluble immune factors nor the composition of the vaginal microbiota before BV treatment was associated with treatment response in either cohort. In the US cohort, although the absolute abundances of key vaginal bacterial taxa pretreatment were not associated with treatment response, participants with sustained BV clearance had a more pronounced reduction in the absolute abundance of Gardnerella vaginalis immediately after treatment. Conclusions Pretreatment immune and microbial parameters were not predictive of BV treatment success in these clinical cohorts.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».