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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,005 | 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 ».