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Enregistrement W1517393306

HPV 진단검사방법 현황과 새로운 검사기술에 대한 탐색

2009· article· ko· W1517393306 sur OpenAlexaboutno aff
권순일

Notice bibliographique

Revue한국고등직업교육학회 논문집 · 2009
Typearticle
Langueko
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCervical cancerMedicineMultiplex polymerase chain reactionVaginaMultiplexSex organAnusHybrid captureVulvaHuman papillomavirusGynecologyOncologyVirologyCancerPolymerase chain reactionInternal medicineDermatologyBiologyBioinformaticsSurgeryCervical intraepithelial neoplasiaGene
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High prevalence rate of human papillomavirus (HPV) has been one of the major health issues all over the world. Genital HPV is the most common sexually transmitted infection, and infects the skin and mucous membranes. Some HPV types can cause cervical cancer and other less common cancers, such as cancers of the vulva, vagina, anus, and penis. In this short review, current use and the latest trend in new technology development in HPV diagnostic methods were discussed. For cervical cancer diagnosis, Pap smear is employed as a preliminary test, and then one of nucleic acid detection methods such as Hybrid Capture ® 2 and PCR is followed for the positive cases. PCR technology which amplifies target HPV sequence is usually combined with various advanced detection methods. Several trials with real time PCR products have not been satisfactory yet. However, a good success was made with Seeplex ® HPV 18-plex and Amplico ® plate which adopt multiplex PCR technology. HPV DNA microarray chips have drawn a great interest due to its speedy procedure, comparable specificity and sensitivity, and its potential in high throughput application. The use of newly approved HPV microarray chips including 4 products in Korea and Papillocheck ® chip in EU, Japan and Canada will be expanded soon for practical diagnostic use.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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