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Enregistrement W2075139305 · doi:10.1159/000214921

Detection and Typing of Human Papillomavirus Nucleic Acids in Biological Fluids

2009· review· en· W2075139305 sur OpenAlexafffund
François Coutlée, Marie‐Hélène Mayrand, Michel Roger, Eduardo L. Franco

Notice bibliographique

RevuePublic Health Genomics · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTypingHPV infectionHuman papillomavirusNucleic acidMedicineCervical cancerPapillomaviridaeVirologyCancerBiologyInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human papillomaviruses (HPV) are the etiologic agents of cancer of the uterine cervix and several other neoplasias. Detection of HPV infection will improve the sensitivity of primary and secondary screening of cervical cancer. The clinical indications for the use of HPV tests will have to consider the natural history of HPV infection and diseases, and the multiplicity of types involved. Signal amplification HPV DNA tests detect several high-risk HPV types, are standardized, commercially available and approved for clinical use. Nucleic acid amplification techniques are ideal methods for epidemiologic purposes since they minimize misclassification of HPV infection status and allow detection of infection with low viral burden. They are currently under evaluation for clinical use. PCR is the most widespread method for HPV typing, especially with the use of consensus primers and typing with reverse hybridization techniques. Novel promising HPV detection strategies are now proposed, such as HPV mRNA detection, and suspension or solid phase arrays. These novel techniques will have to be evaluated as stringently as actual assays in clinical studies. Although assays have been developed for the evaluation of viral load, viral integration and HPV polymorphism in molecular epidemiological studies, their role in clinical practice is not currently defined.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,725

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,245
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations22
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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