World Health Organization Guidelines for treatment of cervical intraepithelial neoplasia 2-3 and screen-and-treat strategies to prevent cervical cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is estimated that 1%-2% of women develop cervical intraepithelial neoplasia grade 2-3 (CIN 2-3) annually worldwide. The prevalence among women living with HIV is higher, at 10%. If left untreated, CIN 2-3 can progress to cervical cancer. WHO has previously published guidelines for strategies to screen and treat precancerous cervical lesions and for treatment of histologically confirmed CIN 2-3. METHODS: Guidelines were developed using the WHO Handbook for Guideline Development and the GRADE (Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation) approach. A multidisciplinary guideline panel was created. Systematic reviews of randomized controlled trials and observational studies were conducted. Evidence tables and Evidence to Recommendations Tables were prepared and presented to the panel. RESULTS: There are nine recommendations for screen-and-treat strategies to prevent cervical cancer, including the HPV test, cytology, and visual inspection with acetic acid. There are seven for treatment of CIN with cryotherapy, loop electrosurgical excision procedure, and cold knife conization. CONCLUSION: Recommendations have been produced on the basis of the best available evidence. However, high-quality evidence was not available. Such evidence is needed, in particular for screen-and-treat strategies that are relevant to low- and middle-income countries.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,012 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,006 |
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 ».