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Enregistrement W2032690450 · doi:10.1186/s12879-014-0578-0

Determinants of baseline seroreactivity to human papillomavirus type 16 in the Ludwig-McGill cohort study

2014· article· en· W2032690450 sur OpenAlexafffundabout
Patrícia Savio de Araujo‐Souza, Agnihotram V. Ramanakumar, João Manuel Grisi Candeias, Patrícia Thomann, Andrea Trevisan, Eduardo L. Franco, Luisa L. Villa

Notice bibliographique

RevueBMC Infectious Diseases · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteLudwig Institute for Cancer ResearchMcGill University
Mots-clésSerologyImmunologyMedical microbiologyMedicineViral loadHPV infectionLogistic regressionVirologyAntigenAntibodyCohortVirusCervical cancerInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Immunity plays an important role in controlling human papillomavirus (HPV) infection and associated lesions. Unlike infections caused by other viruses, natural HPV infection does not always result in a protective antibody response. Therefore, HPV antibodies are also considered markers of cumulative exposure. The aim of this study was to identify determinants of HPV16 seroreactivity at enrollment among women from the Ludwig-McGill cohort, a natural history study of HPV infection and risk of cervical neoplasia. METHODS: HPV16 serology was assessed by ELISA for L1 and L2 capsid antigens, while HPV typing and viral load measurements were performed by PCR-based methods. The associations were analyzed by unconditional logistic regression. RESULTS: Of 2049 subjects, 425 (20.7%) were strongly seropositive for HPV16. In multivariate analysis, seroreactivity was positively correlated with age, lifetime number of sexual partners, frequency of sex, and HPV16 viral load, and negatively associated with duration of smoking. CONCLUSIONS: HPV16 seroreactivity is determined by factors that reflect viral exposure.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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