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 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».