Human papillomavirus (HPV) types 16, 18, 31, 45 DNA loads and HPV-16 integration in persistent and transient infections in young women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: HPV burden is a predictor for high-grade cervical intraepithelial neoplasia and cancer. The natural history of HPV load in young women being recently exposed to HPV is described in this paper. METHODS: A total of 636 female university students were followed for 2 years. Cervical specimens with HPV-16, -18, -31, or -45 DNA by consensus PCR were further evaluated with type-specific and β-globin real-time PCR assays. Proportional hazards regression was used to estimate hazard ratios (HR) of infection clearance. Generalized estimating equations assessed whether HPV loads was predictive of HPV infection at the subsequent visit. RESULTS: HPV loads were consistently higher among women <25 years old, and those who had multiple sex partners, multiple HPV type infections and smokers. HPV-16 integration was encountered only in one sample. Infection clearance was faster among women at lower tertiles of HPV-16 (HR = 2.8, 95%CI: 1.0-8.1), HPV-18 (HR = 3.5, 95%CI: 1.1-11.2) or combined (HR = 2.4, 95%CI: 1.8-6.2) DNA loads. The relationship between HPV-16 and HPV-18 DNA loads and infection clearance followed a clear dose-response pattern, after adjusting for age and number of sexual partners. GEE Odds Ratios for HPV persistence of the middle and upper tertiles relative to the lower tertile were 2.7 and 3.0 for HPV-16 and 3.8 and 39.1 for HPV-18, respectively. There was no association between HPV-31 or -45 DNA loads and persistence. CONCLUSIONS: The association between HPV load and persistence is not uniform across high-risk genital genotypes. HPV-16 integration was only rarely demonstrated in young women.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».