Viral load as a predictor of the risk of cervical intraepithelial neoplasia
Notice bibliographique
Résumé
HPV infections are believed to be a necessary cause of cervical cancer. Viral burden, as a surrogate indicator for persistence, may help predict risk of subsequent SIL. We used results of HPV test and cytology data repeated every 4-6 months in 2,081 women participating in a longitudinal study of the natural history of HPV infection and cervical neoplasia in São Paulo, Brazil. Using the MY09/11 PCR protocol, 473 women were positive for HPV DNA during the first 2 visits. We retested all positive specimens by a quantitative, low-stringency PCR method to measure viral burden in cervical cells. Mean viral loads and 95% CIs were calculated using log-transformed data. RRs and 95% CIs of incident SIL were calculated by proportional hazards models, adjusting for age and HPV oncogenicity. The risk of incident lesions increased with viral load at enrollment. The mean number of viral copies/cell at enrollment was 2.6 for women with no incident lesions and increased (trend p = 0.003) to 15.1 for women developing 3 or more SIL events over 6 years of follow-up. Compared to those with <1 copy per cell in specimens tested during the first 2 visits, RRs for incident SIL increased from 1.9 (95% CI 0.8-4.2) for those with 1-10 copies/cell to 4.5 (95% CI 1.9-10.7) for those with >1,000 copies/cell. The equivalent RR of HSIL for >1,000 copies/cell was 2.6 (95% CI 0.5-13.2). Viral burden appears to have an independent effect on SIL incidence. Measurement of viral load, as a surrogate for HPV persistence, may identify women at risk of developing cervical cancer precursors.
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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».