Optimal Cutoff of the Hybrid Capture II Human Papillomavirus Test for Self-Collected Vaginal, Vulvar, and Urine Specimens in a Colposcopy Referral Population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the optimal relative light unit ratio, as a measure of viral load, of the Hybrid Capture II human papillomavirus (HPV) test in self-collected specimens for detecting cervical intraepithelial neoplasia (CIN). METHODS: Two hundred women referred for colposcopy with abnormal cytologic, self-collected vaginal and vulvar swabs and urine for HPV testing. The receiver operating characteristic (ROC) curve method was used to estimate optimal cutoffs for the Hybrid Capture II test. The reference standard was colposcopy, with directed biopsy as required. RESULTS: The estimated optimal cutoffs of the relative light unit ratio for detecting CIN 2 or higher for urine, vulvar, and vaginal samples gave sensitivities of 72.4%, 82.8%, and 89.0% and specificities of 57.0%, 52.1%, and 55.9%, respectively. At the manufacturer's recommended 1.0 cutoff, sensitivities were 44.8%, 62.1%, and 86.2% for urine, vulvar, and vaginal samples, with specificities of 69.7%, 62.7%, and 53.5%, respectively. The likelihood ratios (likelihood of being truly positive after a positive test result) were similar for the optimal and the 1.0 cutoff. CONCLUSIONS: The ROC curve methods did not improve the overall diagnostic accuracy of the Hybrid Capture II test compared with the 1.0 relative light unit ratio cutoff.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».