Assessment of Correlation Between p16INK4a Staining, Specific Subtype of Human Papillomavirus, and Progression of LSIL/CIN1 Lesions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To study and compare the effectiveness of p16(INK4a) staining and specific human papillomavirus (HPV) subtypes as a prognostic marker in cervical intraepithelial neoplasia grade 1 (CIN1; low-grade squamous intraepithelial lesions). METHODS: Sixty-four cervical samples diagnosed as CIN1 and stained with p16(INK4a), with HPV status assessed by polymerase chain reaction-direct sequencing. RESULTS: Of the 34 p16(INK4a)-negative biopsy specimens, 26 regressed, seven persisted, and one progressed. Of the 20 p16(INK4a) diffusely positive biopsy specimens, seven regressed, eight persisted, and five progressed. Ten biopsy specimens stained positive only in the lower one-third of the sample, of which seven regressed and three persisted. p16(INK4a) diffusely positive CIN1 lesions were associated with only high-risk HPV subtypes, with the exception of one HPV-negative biopsy specimen. Three different high-risk HPV subtypes and one low-risk HPV subtype (HPV66) were identified in the six CIN1 lesions that progressed. CONCLUSIONS: There is a significant relationship between p16(INK4a) immunostaining and follow-up (P = .002). p16(INK4a)-negative specimens or positivity in the lower one-third of CIN1 lesions seldom progress to a CIN2-3 lesion.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».