The Road Ahead for Cervical Cancer Prevention and Control
Notice bibliographique
Résumé
Since the early 1950s, Papanicolaou ("Pap") cytology screening has dramatically reduced cervical cancer mortality in most high-income settings. Currently, human papillomavirus (hpv) vaccination has the greatest potential to reduce the global burden of cervical cancer and precancerous lesions. However, as the prevalence of precancerous lesions declines, maintaining cytology as the primary screening test in settings with established programs might become less efficient. A reduction in test performance (sensitivity, specificity, and positive predictive value) would lead to an increase in unnecessary colposcopy referrals. Fortunately, hpv dna testing has emerged as a suitable candidate to replace cytology. Compared with the Pap test, hpv testing is less specific but much more sensitive in detecting high-grade precancerous lesions, less prone to human error, and more reproducible across settings. Linkage of hpv vaccination and screening registries could serve the added role of monitoring vaccine efficacy. As a triage test, cytology is expected to perform with sufficient accuracy because most hpv-positive smears would contain relevant abnormalities. This approach and others-for example, hpv testing followed by genotyping-are being evaluated in large population studies and have already been recommended in some settings. Other specific biomarkers that might perform well for screening and triage include hpv E6/E7 messenger rna testing, methylation of host or viral genes, and p16(INK4a) staining. Considering the rapid pace of major discoveries and the anticipated arrival of a nonavalent hpv vaccine (currently in phase iii trials), the evidence base in this field has become an elusive target and will continue to be an obstacle for policymakers.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».