Canadian oncogenic human papillomavirus cervical infection prevalence: Systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oncogenic human papillomavirus (HPV) infection prevalence is required to determine optimal vaccination strategies. We systematically reviewed the prevalence of oncogenic cervical HPV infection among Canadian females prior to immunization. METHODS: We included studies reporting DNA-confirmed oncogenic HPV prevalence estimates among Canadian females identified through searching electronic databases (e.g., MEDLINE) and public health websites. Two independent reviewers screened literature results, abstracted data and appraised study quality. Prevalence estimates were meta-analyzed among routine screening populations, HPV-positive, and by cytology/histology results. RESULTS: Thirty studies plus 21 companion reports were included after screening 837 citations and 120 full-text articles. Many of the studies did not address non-response bias (74%) or use a representative sampling strategy (53%). Age-specific prevalence was highest among females aged < 20 years and slowly declined with increasing age. Across all populations, the highest prevalence estimates from the meta-analyses were observed for HPV types 16 (routine screening populations, 8 studies: 8.6% [95% confidence interval 6.5-10.7%]; HPV-infected, 9 studies: 43.5% [28.7-58.2%]; confirmed cervical cancer, 3 studies: 48.8% [34.0-63.6%]) and 18 (routine screening populations, 8 studies: 3.3% [1.5-5.1%]; HPV-infected, 9 studies: 13.6% [6.1-21.1%], confirmed cervical cancer, 4 studies: 17.1% [6.4-27.9%]. CONCLUSION: Our results support vaccinating females < 20 years of age, along with targeted vaccination of some groups (e.g., under-screened populations). The highest prevalence occurred among HPV types 16 and 18, contributing a combined cervical cancer prevalence of 65.9%. Further cancer protection is expected from cross-protection of non-vaccine HPV types. Poor study quality and heterogeneity suggests that high-quality studies are needed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,021 | 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 ».