Caractérisation du profile inflammatoire des personnes enceintes vivant avec le VIH selon le type de thérapie antirétrovirale utilisée lors de la grossesse
Bibliographic record
Abstract
La thérapie antirétrovirale (TAR) réduit drastiquement la transmission verticale du VIH. Cependant, des études récentes démontrent une association entre l'utilisation de la TAR pendant la grossesse, particulièrement à base d’inhibiteurs de protéases (IP), et les issues adverses, notamment l’accouchement prématuré. Les objectifs principaux de mon mémoire étaient de caractériser le profil immunitaire/inflammatoire au niveau placentaire et systémique chez les personnes enceintes vivant avec le VIH (PEVVIH) et les comparer en fonction du statut VIH et de la classe de TAR. Au niveau placentaire, l'immunotypage des cellules Hofbauer a révélé que les placentas des PEVVIH contenaient un niveau significativement plus élevé de leucocytes CD45+ attribuable à une augmentation du nombre de cellules Hofbauer que le groupe contrôle. Les analyses multivariables ont révélé que cette augmentation des cellules immunitaires était associée à un profil prédominant CD163+ dans tous les sous-groupes de TAR par rapport au groupe de contrôle. Au niveau systémique, la quantification de 12 médiateurs inflammatoires dans le plasma périphérique a révélé que la TAR à base d'IP est associée à une libération de cytokines pro-inflammatoires et antivirales significativement plus élevée par rapport à la TAR à base d'InSTI aux deux trimestres étudiés, en plus d’être associée à l’accouchement prématuré et une charge virale plus élevée au deuxième trimestre. Ces résultats suggèrent que la classe de TAR n'affecte pas intrinsèquement la sélection des cellules Hofbauer CD163+ et CD68+ au niveau placentaire, mais que la TAR à base d'IP est associée à une réponse immunologique distincte qui augmente le risque d'accouchement prématuré.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".