The relationship between the vaginal and vulvar microbiomes and lichen sclerosus symptoms in post-menopausal women
Notice bibliographique
Résumé
Lichen sclerosus is a chronic inflammatory condition of unknown etiology that affects the genital and extragenital skin, which can lead to sexual dysfunction and has been associated with vulvar cancer. The vaginal microbiome has a critical role in gynecologic health, but little is known about the microbiome in lichen sclerosus. This study investigated the vaginal and vulvar microbiomes of 27 post-menopausal women with lichen sclerosus. The most abundant genera detected in the vaginal microbiome were Lactobacillus, Gardnerella, and Anaerococcus, while Lactobacillus, Anaerococcus, and Staphylococcus were the most abundant in the vulvar microbiome. The vaginal samples clustered into two main groups, Lactobacillus dominant (n = 6, > 50% microbiome Lactobacillus) and polymicrobial (n = 21) with no dominant genus. The vulvar samples were mainly polymicrobial (n = 25). Actinomyces, Anaerococcus, and Ezakiella in the vaginal microbiome and Actinomyces and Ezakiella in the vulvar microbiome were significantly associated with lichen sclerosus symptoms (adjusted p < 0.05). In this population of post-menopausal women with lichen sclerosus the majority have diverse, non-Lactobacillus dominant microbiomes, which is considered less optimal for gynecologic health based on studies of pre-menopausal women. Actinomyces, Ezakiella, and Anaerococcus were associated with lichen sclerosus symptoms. Understanding the role of these bacteria in lichen sclerosus pathogenesis will be an essential future investigation.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».