Attribution of 12 High-Risk Human Papillomavirus Genotypes to Infection and Cervical Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We estimated the prevalence and incidence of 14 human papillomavirus (HPV) types (6/11/16/18/31/33/35/39/45/51/52/56/58/59) in cervicovaginal swabs, and the attribution of these HPV types in cervical intraepithelial neoplasia (CIN), and adenocarcinoma in situ (AIS), using predefined algorithms that adjusted for multiple-type infected lesions. METHODS: A total of 10,656 women ages 15 to 26 years and 1,858 women ages 24 to 45 years were enrolled in the placebo arms of one of three clinical trials of a quadrivalent HPV vaccine. We estimated the cumulative incidence of persistent infection and the proportion of CIN/AIS attributable to individual carcinogenic HPV genotypes, as well as the proportion of CIN/AIS lesions potentially preventable by a prophylactic 9-valent HPV6/11/16/18/31/33/45/52/58 vaccine. RESULTS: The cumulative incidence of persistent infection with ≥1 of the seven high-risk types included in the 9-valent vaccine was 29%, 12%, and 6% for women ages 15 to 26, 24 to 34, and 35 to 45 years, respectively. A total of 2,507 lesions were diagnosed as CIN or AIS by an expert pathology panel. After adjusting for multiple-type infected lesions, among women ages 15 to 45 years, these seven high-risk types were attributed to 43% to 55% of CIN1, 70% to 78% of CIN2, 85% to 91% of CIN3, and 95% to 100% of AIS lesions, respectively. The other tested types (HPV35/39/51/56/59) were attributed to 23% to 30% of CIN1, 7% to 14% of CIN2, 3% to 4% of CIN3, and 0% of AIS lesions, respectively. CONCLUSIONS: Approximately 85% or more of CIN3/AIS, >70% CIN2, and approximately 50% of CIN1 lesions worldwide are attributed to HPV6/11/16/18/31/33/45/52/58. IMPACT: If 9-valent HPV vaccination programs are effectively implemented, the majority of CIN2 and CIN3 lesions worldwide could be prevented, in addition to approximately one-half of CIN1.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».