High prevalence of vaccine‐preventable anal human papillomavirus infections is associated with <scp>HIV</scp> infection among gay, bisexual, and men who have sex with men in Nairobi, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human papillomavirus (HPV) infection is associated with anal cancers and is more prevalent in gay, bisexual, and men who have sex with men (gbMSM), partly due to their vulnerability to HIV infection. Baseline HPV genotype distributions and risk factors can inform the design of next-generation HPV vaccines to prevent anal cancer. METHODS: A cross-sectional study was conducted among gbMSM receiving care at a HIV/STI clinic in Nairobi, Kenya. Anal swabs were genotyped using a Luminex microsphere array. Multiple logistic regression methods were used to identify risk factors for four HPV outcomes (any HPV, any HR-HPV, and 4- and 9-valent vaccine-preventable HPVs). RESULTS: Among 115 gbMSM, 51 (44.3%) were HIV-infected. Overall HPV prevalence was 51.3%; 84.3% among gbMSM living with HIV and 24.6% among gbMSM without HIV (p < 0.001). One-third (32.2%) had HR-HPV and the most prevalent vaccine-preventable HR-HPV genotypes were 16, 35, 45, and 58. HPV-18 was uncommon (n = 2). The 9-valent Gardasil vaccine would have prevented 61.0% of HPV types observed in this population. In multivariate analyses, HIV status was the only significant risk factor for any HPV (adjusted odds ratio [aOR]:23.0, 95% confidence interval [95% CI]: 7.3-86.0, p < 0.001) and for HR-HPV (aOR: 8.9, 95% CI: 2.8-36.0, p < 0.001). Similar findings were obtained for vaccine-preventable HPVs. Being married to a woman significantly increased the odds of having HR-HPV infections (aOR: 8.1, 95% CI: 1.6-52.0, p = 0.016). CONCLUSIONS: GbMSM living with HIV in Kenya are at higher risk of anal HPV infections including genotypes that are preventable with available vaccines. Our findings support the need for a targeted HPV vaccination campaign in this population.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».