Cervical human papillomavirus detection is not affected by menstrual phase
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In many settings, human papillomavirus (HPV) DNA testing already plays an important role in cervical cancer screening. It is unclear whether hormonal fluctuations associated with menstrual phase or oral contraceptive (OC) use have any effect on HPV detection. We evaluated the effects of OC use and timing of cervical sampling in relation to women's last menstrual period (LMP) on HPV detection, and viral load in the Brazilian Ludwig-McGill cohort study. METHODS: Women in the cohort were followed every 4-6 months, and at each clinic visit they were asked to complete a questionnaire and to provide a cervical sample for HPV testing. Specimens from 6093 patient visits (n=2209 women) were categorised according to date of LMP into four distinct phases: follicular (days 5-9), midcycle (days 10-15), luteal (days 16-22), or late luteal (days 23-31). RESULTS: Compared with follicular phase (referent group), HPV detection did not differ according to reported LMP for midcycle (OR=1.14, 95% CI 0.95 to 1.37), luteal (OR=1.03, 95% CI 0.85 to 1.25), or late luteal menstrual phase (OR=1.01, 95% CI 0.83 to 1.24), and was also not influenced by OC use. Analyses restricted to high-risk HPV types (grouped) and HPVs 16 and 18 (separately), produced similar non-significant associations. For HPV-positive samples, we found that the menstrual phase did not influence the total viral load. CONCLUSIONS: These results indicate HPV detection is not associated with menstrual phase. Our findings suggest that standardising the timing of specimen collection for HPV testing is not necessary.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 tête enseignante, 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 ».