Invited Commentary: Human Papillomavirus Infection and Risk of Cervical Precancer--Using the Right Methods to Answer the Right Questions
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiologists are well aware of the negative consequences of measurement error in exposure and outcome variables to their ability to detect putative causal associations. However, empirical proof that remedying the misclassification problem improves estimates of epidemiologic effect is seldom examined in detail. Of all areas in cancer epidemiology, perhaps the best example of the consequences of misclassification and of the steps taken to circumvent them was the pursuit, beginning in the mid-1980s, of the human papillomavirus (HPV) infection-cervical cancer association. The stakes were high: Had the wrong conclusions been reached epidemiologists would have been led astray in the search for competing hypotheses for the sexually transmissible agent causing cervical cancer or in ascribing to HPV infection a mere ancillary role among many lifestyle, hormonal, and environmental factors. The article by Castle et al. in this issue of the Journal (Am J Epidemiol. 2010;171(2):155-163) provides a detailed account of the joint influences of improved HPV and cervical precancer measurements in gradually unveiling the strong magnitude of the underlying association between viral exposure and cervical lesion risk. In this commentary, the authors extend the findings of Castle et al. by providing additional empirical evidence in support of their arguments.
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 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 | 0,005 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,045 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,006 |
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 ».