The Epidemiology of Cervical Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Cervical cancer is one of the most common neoplastic diseases affecting women, with a combined worldwide incidence of almost half a million new cases annually, second only to breast cancer. Basic and epidemiologic research conducted during the past 15-20 years have provided overwhelming evidence for an etiologic role for infection with certain types of sexually-transmitted human papillomavirus (HPV) as the primary cause of cervical cancer. The relative risks of cervical cancer following HPV infection as ascertained in case-control and cohort studies are among the highest in cancer epidemiology. The available evidence indicates that the HPV-cervical cancer association satisfies all relevant causal criteria for public health action. Other cervical cancer risk factors, such as smoking, parity, use of oral contraceptives, diet, other infections, and host susceptibility traits must be understood in the context of mediation of acquisition of HPV infection or in influencing events of the natural history of cervical neoplasia that occur following the establishment of a persistent HPV infection. Virtually all cervical carcinoma specimens contain HPV DNA, which suggests that HPV infection is a necessary cause of cervical neoplasia. This is the first instance in which a necessary cause has been demonstrated in cancer epidemiology--a realization that has obvious implications for primary and secondary prevention of this neoplastic disease.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».