No role for human papillomavirus infection in oral cancers in a region in southern <scp>I</scp>ndia
Notice bibliographique
Résumé
Oral cancer is a major public health issue in India with ∼ 77,000 new cases and 52,000 deaths yearly. Paan chewing, tobacco and alcohol use are strong risk factors for this cancer in India. Human papillomaviruses (HPVs) are also related to a subset of head and neck cancers (HNCs). We examined the association between oral HPV and oral cancer in a sample of Indian subjects participating in a hospital-based case-control study. We recruited incident oral cancer cases (N = 350) and controls frequency-matched by age and sex (N = 371) from two main referral hospitals in Kerala, South India. Sociodemographic and behavioral data were collected by interviews. Epithelial cells were sampled using Oral CDx® brushes from the oral cancer site and the normal mucosa. Detection and genotyping of 36 HPV genotypes were done using a polymerase chain reaction protocol. Data collection procedures were performed by qualified dentists via a detailed protocol with strict quality control, including independent HPV testing in India and Canada. HPV DNA was detected in none of the cases or controls. Associations between oral cancer and risk factors usually associated with HPV infection, such as oral sex and number of lifetime sexual partners, were examined by logistic regression and were not associated with oral cancer. Lack of a role for HPV infection in this study may reflect cultural or religious characteristics specific to this region in India that are not conducive to oral HPV transmission. A nationwide representative prevalence study is needed to investigate HPV prevalence variability among Indian regions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».