The vaginal microbiome in bacterial vaginosis: Pathogenesis, reproductive impacts, and emerging therapies
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial vaginosis (BV), the leading gynecological condition affecting women of reproductive age globally, is marked by a reduction in the dominant protective bacterial species Lactobacillus within the vaginal microbiome (VMB). This condition is triggered by an overgrowth of anaerobic bacteria and leads to many gynecological and reproductive repercussions, such as increased susceptibility to sexually transmitted infections and infertility. Moreover, BV's effects extend to pregnancy, contributing to adverse obstetric outcomes such as miscarriages, preterm delivery, and postpartum complications. While antibiotics remain the standard treatment for BV, their efficacy is compromised by high recurrence rates due to their inability to restore Lactobacillus and concerns about their negative impact on neonatal health during pregnancy. Recent research suggests probiotics as promising complementary or alternative therapies with their capacity to restore Lactobacillus in the VMB. In this review, we provide an in-depth examination of the impact of BV on gynecological health, pregnancy and fetal development and explore the latest advancements in BV treatments, including probiotics, vaginal microbiome transplantation (VMT), and biofilm disrupters, as preventative and therapeutic measures in addressing the multigenerational effects of this condition.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».