Optimizing the hybrid capture II human papillomavirus test to detect cervical intraepithelial neoplasia*1
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the optimal relative light unit ratio, and correspondingly viral load, of the hybrid capture II oncogenic human papillomavirus deoxyribonucleic acid test for detecting cervical intraepithelial neoplasia (CIN). METHODS: Women with abnormal cytology were referred for colposcopy, and a cervical swab or brush specimen was obtained for human papillomavirus testing. Sensitivities, specificities, and likelihood ratios of different relative light unit ratio cutoffs were calculated using a reference standard of colposcopy or biopsy of either CIN II+ (CIN II, III, or carcinoma), or CIN I+ (CIN I, CIN II+). The receiver operating characteristic curve was used to estimate optimal test-positive cutoff points for the hybrid capture II test. RESULTS: CIN II+ was found in 18.7% (98 of 524) and CIN I in 10.5% (55 of 524) of the women. The optimal relative light unit ratio was 15.56, giving a sensitivity and specificity of 82.7% and 73.2% for CIN II+, and 74.2% and 77.8% for CIN I+. In a stratified analysis, a higher relative light unit cutoff (15.19) optimized sensitivity and specificity for CIN II+ (sensitivity 81.8%, specificity 51.5%) for women with low-grade squamous intraepithelial lesions cytology, whereas the optimal cutoff was 2.36 (sensitivity 100%, specificity 73.0%) for women with atypical squamous cells of undetermined significance, yielding referral rates of 53.3% and 28.7%, respectively. Use of a swab or brush was not associated with the level of human papillomavirus detected (P >.05). CONCLUSION: Use of a higher cutoff for the relative light unit ratio (higher viral load) of the hybrid capture II test may improve the management of women, especially those with low-grade squamous intraepithelial lesions cytology.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».