Chapter 13: Primary Screening of Cervical Cancer With Human Papillomavirus Tests
Notice bibliographique
Résumé
Despite its history of success in cancer screening, Pap cytology has important limitations, particularly its high false-negative rate, which carries important public health implications. Since the mid-1990s, there has been substantial interest in the use of human papillomavirus (HPV) DNA testing in cervical cancer screening under the premise that the testing of cervical cells for the causative agent of cervical cancer could have acceptable screening performance, while being more reproducible in clinical practice than Pap cytology. There have been several studies assessing the utility of HPV testing compared with the Pap test as a screening tool. These studies varied widely in lesion-outcome definition and in methodology. No studies were based on cervical cancer incidence or mortality. No randomized controlled trials have yet been published; all of the studies were based on concomitant testing for HPV and cytology or additional tests. HPV testing has greater sensitivity (average, 27%) but somewhat lower specificity (average, 8%) than Pap cytology for detecting high-grade lesions. Screening of women aged 30 years or older tends to improve test specificity, but it also does so for cytology. The combination of cytology and HPV attained high-negative predictive values, which suggests that their joint use could allow screening intervals to be safely increased, thus lowering costs. Although evidence is yet to come from long-term studies and from randomized controlled trials with high-grade lesions and invasive cancer as outcomes, HPV testing is clearly one of the most promising new technologies and has the potential to improve cervical cancer-screening effectiveness in many settings.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,079 | 0,038 |
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 ».