Pediatric Anogenital Warts: A 7‐Year Review of Children Referred to a Tertiary‐Care Hospital in Montreal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to delineate the clinical characteristics of a hospital-referred pediatric population infected with anogenital warts and to investigate the possible relationships between human papillomavirus types and the identified clinical characteristics. Over a 7-year period, 72 patients under the age of 12 years were seen at our dermatology clinic for anogenital warts, corresponding to a prevalence of 1.7/1000 in our patient population. Sixty-four percent (46/72) were girls. Congenital, prenatal, ascending infections occurred in two subjects. The onset of anogenital warts occurred before age 2 in 28% and between 2 and 6 years of age in 62% of children and tended to be younger in boys. We identified unusual cutaneomucosal serotypes human papillomavirus 7 and 57 (three and eight instances, respectively). The modes of transmission of anogenital warts in children cannot be identified either by the clinical appearance of the lesions or by human papillomavirus typing. We conclude that the best way to identify possible sexual abuse is still by history taking, careful assessment of the socio-clinical context, and physical examination.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».