Human Papillomavirus Infection in HIV-1 Infected Women in Catalonia (Spain): Implications for Prevention of Cervical Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High-risk human Papillomavirus infection is a necessary factor for cervical squamous intraepithelial lesions and invasive cervical cancer. In HIV-1-infected women, HPV infection is more prevalent and a higher risk of cervical cancer has been identified. We aimed to calculate the prevalence of infection by HR-HPV, determine the factors associated with this infection and abnormal cytology findings and to describe the history of cervical cancer screening in HIV-1-infected women. METHODS: We enrolled 479 HIV-1-infected women from the PISCIS cohort. Each patient underwent a gynecological check-up, PAP smear, HPV AND Hybrid capture, HPV genotyping, and colposcopy and biopsy, if necessary. We applied questionnaires to obtain information on sociodemographic, behavioral, clinical, and cervical screening variables. We present a cross-sectional analysis. RESULTS: Median age was 42 years. The prevalence of HR-HPV infection was 33.2% and that of high-grade squamous intraepithelial lesions (HSIL) was 3.8%. The most common genotypes were 16(23%), 53(20.3%), and 52(16.2%). The factor associated with HR-HPV infection was age <30 years (odds ratio[OR],2.5; 95%confidence interval[CI],1.1-5.6). The factors associated with the presence of HSIL or low-grade squamous intraepithelial lesions (LSIL) were CD4T-lymphocyte count <200 cells/mm(3) versus >500 cells/mm(3) (OR,8.4; 95%CI,3.7-19.2), HIV-1 viral load >10,000 copies/mL versus <400 copies/mL (OR,2.1; 95%CI,1.0-4.4), and use of oral contraceptives (OR,2.0; 95%CI,1.0-3.9). Sixty percent of HIV-1-infected women had had one Pap smear within the last 2 years. CONCLUSIONS: The high prevalence of HPV infection and cervical lesions in the HIV-1-infected population in Catalonia, as well as the low coverage and frequency of screening in this group, means that better preventive efforts are necessary and should include vaccination against HPV, better accessibility to screening programs, training of health care professionals, and specific health education for HIV-1-infected women.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».