Association between Human Papillomavirus 16 Viral Load in Pregnancy and Preterm Birth
Notice bibliographique
Résumé
Recent evidence shows increased preterm birth risk with human papillomavirus-16 (HPV16) infection during pregnancy. This study aimed to measure the association between HPV16 viral load during pregnancy and preterm birth. We used data from participants in the HERITAGE study. The Linear Array assay was used for HPV DNA testing on vaginal samples collected during the first and third trimesters of pregnancy. The HPV16 viral load was measured with a real-time polymerase chain reaction. We used logistic regression to measure the associations between HPV16 viral load during pregnancy and preterm birth (defined as birth before 37 weeks of gestation). The adjusted odd ratios (aORs) and the 95% confidence intervals [CIs] were estimated with inverse probability treatment weighting of the propensity score. This study included 48 participants who tested positive for HPV16 during the first trimester of pregnancy. The aOR for the association between first-trimester HPV16 viral load (higher viral load categorized with a cutoff of 0.5 copy/cell) was 13.04 [95% CI: 1.58-107.57]). Similar associations were found using different cutoffs for the categorization of viral load during the first and third trimesters. Our findings suggest a strong association between a high HPV16 viral load during pregnancy and preterm birth, demonstrating a biological gradient that reinforces the biological plausibility of a causal association.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».