Human papillomavirus distribution in invasive cervical carcinoma in sub‐Saharan Africa: could HIV explain the differences?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe human papillomavirus (HPV) distribution in invasive cervical carcinoma (ICC) from Mali and Senegal and to compare type-specific relative contribution among sub-Saharan African (SSA) countries. METHODS: A multicentric study was conducted to collect paraffin-embedded blocks of ICC. Polymerase chain reaction, DNA enzyme immunoassay and line probe assay were performed for HPV detection and genotyping. Data from SSA (Mozambique, Nigeria and Uganda) and 35 other countries were compared. RESULTS: One hundred and sixty-four ICC cases from Mali and Senegal were tested from which 138 were positive (adjusted prevalence = 86.8%; 95% CI = 79.7-91.7%). HPV16 and HPV18 accounted for 57.2% of infections and HPV45 for 16.7%. In SSA countries, HPV16 was less frequent than in the rest of the world (49.4%vs. 62.6%; P < 0.0001) but HPV18 and HPV45 were two times more frequent (19.3%vs. 9.4%; P < 0.0001 and 10.3%vs. 5.6%; P < 0.0001, respectively). There was an ecological correlation between HIV prevalence and the increase of HPV18 and the decrease of HPV45 in ICC in SSA (P = 0.037 for both). CONCLUSION: HPV16/18/45 accounted for two-thirds of the HPV types found in invasive cervical cancer in Mali and Senegal. Our results suggest that HIV may play a role in the underlying HPV18 and HPV45 contribution to cervical cancer, but further studies are needed to confirm this correlation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».