Responsible Use of Doxycycline for Prevention of Sexually Transmitted Infections Includes Both Recognizing Its Benefits and Planning for Antimicrobial Resistance Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor—We thank Manoharan-Basil and colleagues for their comments [1] on our recently published trial of doxycycline preexposure prophylaxis (doxyPrEP) for sexually transmitted infections (STIs) [2]. Quite justifiably, we share their concerns about antimicrobial resistance (AMR). This is a key evaluation parameter for studies in this field, including doxycycline postexposure prophylaxis (doxyPEP) trials [3–5]. In their letter, they assert that our article concludes that “the risk of doxyPrEP selecting for antimicrobial resistance is low.” This was not our conclusion, and we are pleased to be given an opportunity to clarify our position. Manoharan-Basil and colleagues [1] suggest that we base our assessment on 2 claims: (1) that there was no significant increase in Staphylococcus aureus resistance in our study's immediate arm and, (2) that there is no association between doxycycline and β-lactam resistance in S. aureus. In response we would reiterate, as they rightly point out, that our analysis showed no statistically significant difference in doxycycline-resistant S. aureus between study arms. In addition, despite these nonsignificant findings, we clearly state in our Discussion that “S. aureus from nasal samples showed a potential increase in doxycycline resistance over time”—acknowledging possible longitudinal changes within our trial's immediate doxyPrEP arm. Second, Manoharan-Basil and colleagues reanalyzed our S. aureus AMR data using slightly different parameters (ie, on vs off doxyPrEP) and did find a significant difference (P = .002). It is not surprising that different analytic methods may yield slightly different results, particularly with a low sample size. Regardless of this, we highlight in our article that doxycycline resistance may emerge during doxyPrEP.
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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 | 0,005 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».