Prevalence and Determinants of Genital Infection with Papillomavirus, in Female and Male University Students in Busan, South Korea
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the prevalence of human papillomavirus (HPV) infection in young adults in Asia. METHODS: We invited female and male students in Busan, South Korea, to participate in a survey that included, for females, self-collection of vaginal cells and, for males, physician-performed collection of exfoliated genital cells. The prevalences of 25 HPV types were evaluated, by a polymerase chain reaction-based assay, in 672 female students (median age, 19 years) and in 381 male students (median age, 22 years). RESULTS: HPV DNA was detected more frequently in female students (15.2%) than in male students (8.7%); in both sexes, high-risk HPV types were predominant. Among sexually active students, HPV prevalence was 38.8% in females and 10.6% in males. In female students, currently smoking cigarettes and having multiple lifetime sex partners were the strongest risk factors for HPV infection; in male students, associations between HPV prevalence and sexual habits were similar to those in female students but never attained statistical significance. CONCLUSIONS: Young women in South Korea start having penetrative sexual intercourse relatively late (median age, 18 years), but, once they begin, HPV prevalence quickly rises to levels comparable with those found in university students in the United States and in northern Europe. The high rate of participation in our study suggests that trials of new vaccines against HPV may be feasible among university students in South Korea.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».