The Risk of False-Positive Histology According to the Reason for Colposcopy Referral in Cervical Cancer Screening
Notice bibliographique
Résumé
All cervical intraepithelial neoplasia (CIN) diagnoses identified during the New Technologies for Cervical Cancer trial (ISRCTN81678807) were blindly reviewed by 2 pathologists. Original diagnoses based on colposcopy-guided biopsies were compared with those made by the reviewers who had access to all clinical histologic samples (including postsurgical). Cases downgraded from CIN 2+ by the reviewers were considered indicative of unnecessary treatments. The analyses are presented according to the molecular (high-risk human papillomavirus [HPV]) and/or cytologic diagnosis used to refer the women for colposcopy. We reviewed 812 CIN 1 and 364 CIN 2 + diagnoses. The specificity of colposcopy-guided biopsy was 98% and the sensitivity, 84%. The probability of unnecessary treatment was 27% for women with atypical squamous cells of undetermined significance cytologic findings and 8% for women with low-grade squamous intraepithelial lesion or worse, 10% for HPV+ and positive cytologic findings, and 16% for HPV+ alone. The positive predictive value of the first-level screening test was inversely associated with probability of a histologic false-positive result (P = .015). In screening, a low positive predictive value of the colposcopy-referring test may result in unnecessary treatments.
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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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».