Sexually transmitted infections and bacterial vaginosis and preterm birth in pregnant people living with HIV: A population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background While individual sexually transmitted infections are linked with preterm births, their synergistic impact among pregnant people living with HIV (PLWH) remain unclear. We aimed to identify the impact of antenatal sexually transmitted infections and bacterial vaginosis on preterm birth in PLWH. Methods We completed a population-based cohort study using the British Columbia Perinatal HIV Surveillance Database, capturing all births in PLWH from January 1997 to December 2022. Univariate risk factors for preterm birth were identified using chi-squared tests, Fisher’s exact tests and t-tests, followed by a multivariate logistic regression analysis. Results Of 578 singleton pregnancies, 111 (19.2%) had preterm births, of which 34 (31%) delivered before 34 weeks gestational age. In our population, 11% were identified with a sexually transmitted infection or bacterial vaginosis (STIBV) in pregnancy. The preterm birth rate in PLWH with antenatal STIBV was 37% compared to 17% in PLWH without STIBV (OR: 2.18; 95% CI (1.50 – 3.16); p = .0003). Preterm deliveries were more common in individuals with concurrent Hepatitis C (OR: 2.42; p < .0001), antenatal diagnosis of Chlamydia trachomatis (OR 2.17; p = .036), Trichomonas vaginalis (OR: 2.78; p < .001) and bacterial vaginosis (OR: 2.15; p = .003). After adjusting for ethnicity, history of preterm birth, substance use, concurrent Hepatitis C, CD4 count and viral suppression at delivery, STIBV remains an independent risk factor (OR: 2.09; 95% CI: 1.04 – 4.19; p = .039). Conclusion Among PLWH, antenatal screening for sexually transmitted infections and bacterial vaginosis can identify individuals at the highest risk of preterm birth.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».