Cytokine concentration and T cell subsets in the female genital tract in the presence of bacterial vaginosis and Trichomonas vaginalis
Notice bibliographique
Résumé
(TV) and bacterial vaginosis (BV) are highly prevalent vaginal infections. Both are associated with pelvic inflammatory disease and HIV acquisition and transmission, though the underlying mechanisms are incompletely understood. We characterized the effect of TV and BV infection on inflammatory markers in the vagina among reproductive-aged women in Atlanta, Georgia. Cervicovaginal lavage specimens were collected from HIV seronegative women at a baseline visit and again three months later. Eighteen individual cytokines, 17 T cell subsets, BV, and TV were measured at both timepoints. After natural log transformation, the median cytokine concentration and number of T cells were compared by infection status statistically using the Kruskal-Wallis test. A cytokine inflammation score and a T cell score were created using principal components analysis. The scores were then used as outcomes in separate linear mixed regression models with a random intercept. Sixty women had baseline data and 43 were seen for follow-up. The median age was 30 years, 78% self-reported Black race. TV and BV prevalence at the baseline visit was 15% and 37%, respectively. The concentration of 16 out of 18 cytokines differed by infection status. In multivariable modeling, neither TV nor BV were associated with cytokine score. Most CD4+ T cell subsets (7 out of 9) differed by infection status. In a multivariable model, TV infection was associated with a higher T cell score (1.54; 95%CI 0.00, 3.08). BV was not associated with a higher T cell score. Increased concentration of vaginal mucosal T cells may explain the observed association between TV infection and HIV risk.
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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) | 0,001 | 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 ».