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Enregistrement W4407192154 · doi:10.1016/j.tim.2024.12.012

Diversity in women and their vaginal microbiota

2025· review· en· W4407192154 sur OpenAlexaff
Sandra Condori-Catachura, Sarah Ahannach, Mónica Ticlla, Josiane Kenfack, Esemu Livo, Kingsley C. Anukam, Viviana Pinedo-Cancino, María Carmen Collado, Maria Gloria Domínguez-Bello, Corrie Miller, Gabriel Vinderola, Sonja Merten, Gilbert Donders, Thies Gehrmann, Sarah Lebeer

Notice bibliographique

RevueTrends in Microbiology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive tract infections research
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilBiocodex Microbiota FoundationUniversiteit AntwerpenNational Institutes of HealthVLIRUOSNational Institute of General Medical SciencesEngineering Research CentersMinisterio de Ciencia e InnovaciónFonds Wetenschappelijk OnderzoekAgencia Estatal de InvestigaciónFondation MérieuxMinisterio de Ciencia, Innovación y Universidades
Mots-clésBiologyDiversity (politics)MicrobiomeVaginal floraEvolutionary biologyBacterial vaginosisEcologyComputational biologyMicrobiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Women's health is essential to global societal and economic wellbeing, yet health disparities remain prevalent. The vaginal microbiota plays a critical role in health, with research indicating that reduced levels of core bacteria, such as lactobacilli, are associated with conditions like bacterial vaginosis (BV) and increased infection susceptibility. Lower levels of vaginal lactobacilli are reported more frequently in women of African and Latin American descent compared with women of European and Asian descent. However, geographical and other study inclusion and analysis biases influence current research. This opinion highlights the need for a more comprehensive understanding of a 'healthy' vaginal microbiome. It underscores efforts to broaden global research on microbiome diversity in socially relevant contexts, avoiding inappropriate applications of terms such as race and ethnicity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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