Age-Group Differences in Human Papillomavirus Types and Cofactors for Cervical Intraepithelial Neoplasia 3 among Women Referred to Colposcopy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recommendations for high-risk human papillomavirus (HR-HPV) testing as an adjunct to cytology for cervical cancer screening differ by age group, because HR-HPV tests lack adequate specificity in women aged <30. Here, we assess age-group differences in HPV types and other risk factors for cervical intraepithelial neoplasia (CIN) grade 3 or worse (CIN3+) versus CIN0-2 in women from four colposcopy clinics. METHODS: Women ages 18 to 69 (n = 1,658) were enrolled and completed structured interviews to elicit data on behavioral risk factors prior to their examinations. HPV genotyping was done on exfoliated cervical cell samples. We estimated relative risks (RR) for HPV types and cofactors for CIN3+, overall and stratified by age group. RESULTS: After 2 years of follow-up, we identified 178 CIN3+, 1,305 CIN0-2, and 175 indeterminate outcomes. Nonvaccine HR-HPV types were only associated with CIN3+ among women ≥ 30 (RR = 2.3, 95% CI: 1.5-3.4; <30: RR = 0.9). Among all HR-HPV-positive women, adjusting for age, significant cofactors for CIN3+ included current smoking (RR = 1.5), former smoking (RR = 1.8), regular Pap screening (RR = 0.7), current regular condom use (RR = 0.5), and parity ≥ 5 (RR = 1.6, P(trend) for increasing parity = 0.07). However, the parity association differed by age group (≥ 30: RR = 1.8, P(trend) = 0.008; <30: RR = 0.9; P(trend) =.55). CONCLUSION: Subgroup variation by age in the risk of CIN3+ points to the importance of the timing of exposures in relation to CIN3+ detection. IMPACT: Future screening strategies need to consider natural history and secular trends in cofactor prevalence in the pursuit of appropriately sensitive and specific screening tools applied to appropriate age groups.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».