Feasibility of self-sampling and human papillomavirus testing for cervical cancer screening in First Nation women from Northwest Ontario, Canada: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Background The incidence of cervical cancer is up to sixfold higher among First Nation women in Canada than in the general population. This is probably due to lower participation rates in cervical cancer prevention programmes. Objective To raise screening participation in this underserved population by launching an alternative approach to (Pap)anicolaou testing in a clinic-namely, vaginal self-sampling followed by human papillomavirus (HPV) diagnostics. Methods Good relationships were established with a First Nation community of the Northern Superior region in Northwest Ontario, and then 49 community women, aged 25-59, were recruited, who provided a vaginal self-sample and answered a questionnaire. Frequency distributions and cross-tabulations were used to summarise the data. Associations between categorical variables were assessed using the χ(2) test of association, or the Goodman-Kruskal γ if both variables had ordered categories. Self-collected samples were tested for integrity and HPV using optimised molecular biological methods. Results The majority of participants (87.2%) were amenable to future HPV screening by self-sampling. This finding was independent of age, educational level and a previous history of abnormal Pap tests. Interestingly, the preferred way to learn about sexual health remained through interaction with healthcare professionals. As defined by the presence of a housekeeping gene, self-sample integrity was high (96%). Using polymerase chain reaction-based Luminex typing, the overall HPV positivity was 28.6% (ie, with either a low- or high-risk type) and 16.3% were infected with a high-risk type such as HPV16. Conclusion In this pilot study of First Nation women, self-sampling and HPV testing was well received and self-sample quality was excellent. A larger survey to be conducted in other Northern Superior communities in Northwest Ontario will determine whether this approach could become a viable screening strategy for First Nation 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».