Prevalence of human papillomavirus and cervical intraepithelial neoplasia in China: A pooled analysis of 17 population‐based studies
Notice bibliographique
Résumé
High-risk (HR) human papillomavirus (HPV) prevalence has been shown to correlate well with cervical cancer incidence rates. Our study aimed to estimate the prevalence of HR-HPV and cervical intraepithelial neoplasia (CIN) in China and indirectly informs on the cervical cancer burden in the country. A total of 30,207 women from 17 population-based studies throughout China were included. All women received HPV DNA testing (HC2, Qiagen, Gaithersburg, MD), visual inspection with acetic acid and liquid-based cytology. Women positive for any test received colposcopy-directed or four-quadrant biopsies. A total of 29,579 women had HR-HPV testing results, of whom 28,761 had biopsy confirmed (9,019, 31.4%) or assumed (19,742, 68.6%) final diagnosis. Overall crude HR-HPV prevalence was 17.7%. HR-HPV prevalence was similar in rural and urban areas but showed dips in different age groups: at age 25-29 (11.3%) in rural and at age 35-39 (11.3%) in urban women. In rural and urban women, age-standardized CIN2 prevalence was 1.5% [95% confidence interval (CI): 1.4-1.6%] and 0.7% (95% CI: 0.7-0.8%) and CIN3+ prevalence was 1.2% (95% CI: 1.2-1.3%) and 0.6% (95% CI: 0.5-0.7%), respectively. Prevalence of CIN3+ as a percentage of either all women or HR-HPV-positive women steadily increased with age, peaking in 45- to 49-year-old women. High prevalence of HR-HPV and CIN3+ was detected in both rural and urban China. The steady rise of CIN3+ up to the age group of 45-49 is attributable to lack of lesion removal through screening. Our findings document the inadequacy of current screening in China while indirectly raising the possibility that the cervical cancer burden in China is underreported.
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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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».