Surveillance After Treatment for Cervical Intraepithelial Neoplasia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate outcomes and costs of surveillance strategies after treatment for high-grade cervical intraepithelial neoplasia (CIN). METHODS: A hypothetical cohort of women was evaluated after treatment for CIN 2 or 3 using a Markov model incorporating data from a large study of women treated for CIN, systematic reviews of test accuracy, and individual preferences. Surveillance strategies included initial conventional or liquid-based cytology, human papillomavirus testing, or colposcopy 6 months after treatment, followed by annual or triennial cytology. Estimated outcomes included CIN, cervical cancer, cervical cancer deaths, life expectancy, costs, cost per life-year, and cost per quality-adjusted life-year. RESULTS: Conventional cytology at 6 and 12 months, followed by triennial cytology, was least costly. Compared with triennial cytology, annual cytology follow-up reduced expected cervical cancer deaths by 73% to 77% and had an average incremental cost per life-year gained of $69,000 to $81,000. For colposcopy followed by annual cytology, the incremental cost per life-year gained ranged from $70,000 to more than $1 million, depending on risk. Between-strategy differences in mean additional life expectancy per woman were less than 4 days; differences in mean incremental costs per woman were as high as $822. In the cost-utility analysis, colposcopy at 6 months followed by annual cytology had an incremental cost per quality-adjusted life-year of less than $5,500. Human papillomavirus testing or liquid-based cytology added little to no improvement to life-expectancy with higher costs. CONCLUSION: Annual conventional cytology surveillance reduced cervical cancers and cancer deaths compared with triennial cytology. For high risk of recurrence, a strategy of colposcopy at 6 months increased life expectancy and quality-adjusted life expectancy. Human papillomavirus testing and liquid-based cytology increased costs, but not effectiveness, compared with traditional approaches.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».