Prevalence of Human Papillomavirus Infection and Associated Risk Factors in Young Women in Brazil, Canada, and the United States
Notice bibliographique
Résumé
To determine the prevalence of cervical human papillomavirus (HPV) infection and risk factors in young women from Brazil, Canada, and the USA. Cross-sectional study in 3204 healthy women, aged 15 to 25 years. Cervical samples were collected for cytology and for HPV DNA detection (SPF 10-LiPA 25 system). Serum samples were collected for the measurement of HPV-16 and HPV-18 antibodies by enzyme-linked immunosorbent assay. Risk factors were obtained through a questionnaire. Overall, 26.6% of women had DNA detected for at least 1 HPV type. The prevalence for oncogenic HPV types was 21.7% (25% in Brazil, 16.9% in Canada, and 19.1% in the USA). HPV-16 was the most prevalent oncogenic type (5.2%). The next most common oncogenic HPV types were 51 (3.3%), 52 (3.3%), 31 (2.9%), 66 (2.3%), and 39 (2.0%). Multiple oncogenic types were detected in one-third of the infections. The prevalence of HPV-16 and/or HPV-18 infections detected by DNA and/or enzyme-linked immunosorbent assay was 24.8%. The majority of women (85%) had a normal cervical cytology. Sexual behavior was the main determinant for HPV-16/18 infections and squamous intraepithelial lesions. The prevalence of HPV oncogenic infections was high and linked to sexual behavior. Strategies to reduce the burden of oncogenic HPV infection, such as prophylactic vaccination programs, are likely to impact the burden of disease due to cervical precancer and cancer.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».