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Enregistrement W4407811080 · doi:10.1093/infdis/jiaf092

Serum IgG1 and IgG3 Antibody Responses to <i>Chlamydia trachomatis</i> Pgp3 and Hsp60 in Tubal Factor Infertility

2025· article· en· W4407811080 sur OpenAlexaff
Tiina Holster, Päivi Joki‐Korpela, Hong Yu, Robert C. Brunham, Aila Tiitinen, Jorma Paavonen, Mirja Puolakkainen

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Infectious Diseases · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive tract infections research
Établissements canadiensBC Centre for Disease ControlUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChlamydia trachomatisTubal factor infertilityAntibodyInfertilityChlamydialesChlamydiaChlamydiaceaeMedicineImmunoglobulin GImmunologyBiologyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Our goal was to investigate IgG1 and IgG3 antibody responses to Chlamydia trachomatis proteins Pgp3 and Hsp60 in women with tubal factor infertility (TFI). Our goal was to determine the role of these biomarkers in the diagnosis of C. trachomatis-associated TFI, and assess their sensitivity and specificity for detecting tubal pathology. METHODS: Serum samples were collected from 258 subfertile women, and 34 women positive for C. trachomatis by nucleic acid amplification test (NAAT). IgG1 and IgG3 antibodies to Pgp3 and Hsp60 were measured using enzyme immune assays. RESULTS: Pgp3 IgG1 antibodies were detected in 68.2% of TFI cases and 31.8% of controls (non-TFI), while Hsp60 IgG1 antibodies were found in 36.4% of TFI cases. Pgp3 IgG1 had the highest sensitivity for TFI (68.2%; 95% confidence interval [CI], 45.1%-86.1%), while Hsp60 IgG3 was the most specific (93.6%; 95% CI, 89.7-96.4). Antibody levels increased with tubal damage severity. Among the 34 NAAT-positive women, 78.8% were positive for Pgp3 IgG1. CONCLUSIONS: Pgp3 IgG1 antibody was a sensitive marker for detecting C. trachomatis-related TFI, while Hsp60 IgG3 antibody was highly specific. These findings suggest that Pgp3 and Hsp60 antibodies and antibody subclass testing may be useful diagnostic tools for assessing TFI.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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