Cytokine profiles and CD4 counts in HIV-positive individuals with cysticercosis: implications for sex-specific immune responses in co-endemic regions of Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: T-cell counts, and cysticercosis infection status in HIV-positive individuals in Tanzania's southern highlands. Methods: We conducted a cross-sectional study involving 110 HIV-positive individuals. Cysticercosis was diagnosed using antibody and antigen tests, with neurocysticercosis confirmed by CT imaging. CD4 counts and serum cytokine levels (pro- and anti-inflammatory) were analyzed using multivariate regression and MANOVA, including sex-stratified analyses. Results: Among participants, 20.9% tested positive for cysticercosis antibodies, 43.6% for antigens and 20.2% presented with brain cysts, with 10.6% showing active neurocysticercosis. Cysticercosis-positive individuals showed positive correlations between CD4 counts and pro-inflammatory cytokines (e.g., TNF-α, IL-1β), contrasting with negative correlations in cysticercosis-negative individuals. Sex-stratified analysis showed stronger regulatory cytokine responses in males compared to females, particularly involving higher levels of IL-10 and IL-4 indicating sex-specific immune modulation in co-infected individuals. However, overall cytokine profiles were not significantly influenced by CD4 categories or cysticercosis status. Conclusion: These results contribute to our understanding of immunological interactions in HIV-cysticercosis co-infection and underscore the need for further research with larger sample sizes to elucidate the clinical implications of these findings. Such studies could inform the development of more effective, sex-personalized treatment strategies for HIV patients in cysticercosis-endemic regions.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».