Genital mycoplasma infections: a hidden factor in cervical cancer progression? A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exploring the role of the microbiome, specifically genital mycoplasmas, in cervical cancer (CC) offers insights into tumorigenesis, potential therapeutic targets and personalized treatment strategies. Although mycoplasmas are generally identified as commensals, their contributions to gynecological cancers, mainly CC, is increasingly recognized. This study investigates the association between CC and genital mycoplasma infections, highlighting the interactions with human papillomavirus (HPV) and their impact on cellular and immune mechanisms. METHODS: We conducted a systematic review and meta-analysis of databases through June 2024. Association strength was determined using pooled odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs). Six case-control studies involving 319 cervical cancer patients and 447 controls were included. RESULTS: Pooled results showed that genital mycoplasmas were associated with a significantly increased risk of CC (OR = 1.64; 95% CI 1.25-2.14). The species-specific analysis demonstrated that Ureaplasma urealyticum was linked with a high risk of CC (OR = 1.81, 95% CI 1.31-2.51), while no significant association was seen for Ureaplasma parvum. HPV-positive subjects co-infected with genital mycoplasmas had a markedly increased risk of CC (OR = 3.13, 95% CI 2.04-4.79), highlighting potential synergistic effects in tumor progression. CONCLUSION: Mycoplasmas, particularly U. urealyticum, constitute co-factors in the development of CC, likely by influencing HPV persistence and immune evasion. Systemic screening coupled with targeted treatment of genital mycoplasmas in high-risk populations is thus warranted for CC prevention.
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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 | 0,010 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».