Evidence supporting see‐and‐treat management of cervical intraepithelial neoplasia: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies of see-and-treat management of cervical intraepithelial neoplasia (CIN) vary in their inclusion criteria, resulting in a broad range of overtreatment rates. OBJECTIVES: To determine overtreatment rates in see-and-treat management of women referred for colposcopy because of suspected CIN, in order to define circumstances supporting see-and-treat management. SEARCH STRATEGY: MEDLINE, EMBASE, and the Cochrane Library were searched from inception up to 12 May 2014. SELECTION CRITERIA: Studies of see-and-treat management in women with a reported cervical smear result, colposcopic impression, and histology result were included. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Methodological quality was assessed with the Newcastle-Ottawa scale. We used the inverse variance method for pooling incidences, and a random-effects model was used to account for heterogeneity between studies. Overtreatment was defined as treatment in patients with no CIN or CIN1. MAIN RESULTS: Thirteen studies (n = 4611) were included. The overall overtreatment rate in women with a high-grade cervical smear and a high-grade colposcopic impression was 11.6% (95% CI 7.8-15.3%). The overtreatment rate in women with a high-grade cervical smear and low-grade colposcopic impression was 29.3% (95% CI 16.7-41.9%), and in the case of a low-grade smear and high-grade colposcopic impression it was 46.4% (95% CI 15.7-77.1%). In women with a low-grade smear and low-grade colposcopic impression, the overtreatment rate was 72.9% (95% CI 68.1-77.7%). AUTHOR'S CONCLUSIONS: The pooled overtreatment rate in women with a high-grade smear and high-grade colposcopic impression is at least comparable with the two-step procedure, which supports the use of see-and-treat management in this subgroup of women. TWEETABLE ABSTRACT: See-and-treat management is justified in the case of a high-grade smear and a high-grade colposcopic impression.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».