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Enregistrement W2138505261 · doi:10.1002/ijc.11530

Cervical cancer control, priorities and new directions

2003· article· en· W2138505261 sur OpenAlexaff
Joseph Monsonégo, F. Xavier Bosch, Pierre Coursaget, J. Thomas Cox, Eduardo L. Franco, Ian H. Frazer, Rengaswamy Sankaranarayanan, John T. Schiller, Albert Singer, Tom Wright, Walter Kinney, Chris J.L.M. Meijer, James Linder

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCervical cancerMedicineIncidence (geometry)Cervical screeningCancerHuman papillomavirusHPV infectionCervical cancer screeningGynecologyPublic healthIntensive care medicineOncologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cervical cancer is caused by infection with a range of high risk "oncogenic" human papillomavirus (HPV) types, and it is now accepted that >99% of cervical cancer is initiated by HPV infection. The estimated lifetime risk of cervical cancer is nevertheless relatively low (less than 1 in 20 for most community based studies). Although sensitivity and specificity of the available diagnostic techniques are suboptimal, screening for persistent HPV infection is effective in reducing the incidence of cervical cancer. Infection can be detected by molecular techniques or by cytological examination of exfoliated cervical cells. Persistent infection is the single best predictor of risk of cervical cancer. The latest findings of HPV and cervical cancer research need to be widely disseminated to the scientific and medical societies that are updating screening and management protocols, public health professionals, and to women and clinicians. This report reviews current evidence, clinical implications and directions for further research in the prevention, control and management of cervical cancer. We report the conclusions of the Experts' Meeting at the EUROGIN 2003 conference.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,588
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,365 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations129
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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