Screening for HIV-Associated Anal Cancer: Correlation of HPV Genotypes, p16, and E6 Transcripts with Anal Pathology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: HIV-positive men with a history of anal-receptive intercourse are at risk for anal cancer. We determined whether human papilloma virus (HPV) biomarkers were correlated with anal pathology in these men. METHODS: HPV genotype was determined by PCR/line blot assay. Real-time PCR assays were done for viral load, E6 transcripts for HPV genotypes 16, 18, and 31, and p16 transcripts. RESULTS: The most common oncogenic HPV types were HPV 16 (38%), 18 (19%), 45 (22%), and 52 (19%). HPV types 16, 18, 31, 52, 59, and 68 were associated with high-grade histology. The number of HPV genotypes per anal swab was higher for anal intraepithelial neoplasia (AIN) 2/3 than for normal or AIN 1 histology [median, 5 types (interquartile range) (IQR), 3-7 versus 3.5 (IQR), 2-6; P = 0.0005]. HPV 16 viral load was also associated with AIN 2/3 histology. There was no difference in p16 or E6 transcripts between histologic grades. In the multivariable logistic regression model, HPV genotypes 16 [odds ratio, 2.58; 95% confidence interval (95% CI), 1.31-5.08; P = 0.006] and 31 (odds ratio, 4.74; 95% CI, 2.00-11.22; P = 0.0004), baseline CD4 count < 400 cells/mm(3) (odds ratio, 2.96; 95% CI, 1.46-5.99; P = 0.0025), and Acquired Immunodeficiency Syndrome (AIDS)-defining illness (odds ratio, 2.42; 95% CI, 1.22-4.82; P = 0.01) were associated with high-grade histology after adjusting for age. CONCLUSIONS: The presence of high-grade anal pathology (AIN 2/3) in HIV-positive men was associated with multiple HPV genotypes, HPV genotypes 16 and 31, and HPV 16 viral load.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».