Using the Cancer Risk Management Model to Evaluate the Health and Economic Impacts of Cytology Compared with Human Papillomavirus DNA Testing for Primary Cervical Cancer Screening in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Canada, discussion about changing from cytology to human papillomavirus (hpv) dna testing for primary screening in cervical cancer is ongoing. However, the Canadian Task Force on Preventive Health Care has not yet made a recommendation, concluding that the evidence is insufficient. METHODS: We used the cervical cancer and hpv transmission models of the Cancer Risk Management Model to study the health and economic outcomes of primary cytology compared with hpv dna testing in 14 screening scenarios with varying screening modalities and intervals. Projected cervical cancer cases, deaths, colposcopies, screens, costs, and incremental cost-effectiveness were evaluated. We performed sensitivity analyses for hpv dna test costs. RESULTS: Compared with triennial cytology from age 25, 5-yearly hpv dna screening alone from age 30 resulted in equivalent incident cases and deaths, but 55% (82,000) fewer colposcopies and 43% (1,195,000) fewer screens. At hpv dna screening intervals of 3 years, whether alone or in an age-based sequence with cytology, screening costs are greater, but at intervals of more than 5 years, they are lower. Scenarios on the cost-effectiveness frontier were hpv dna testing alone every 10, 7.5, 5, or 3 years, and triennial cytology starting at age 21 or 25 when combined with hpv dna testing every 3 years. CONCLUSIONS: Changing from cytology to hpv dna testing as the primary screening test for cervical cancer would be an acceptable strategy in Canada with respect to incidence, mortality, screening and diagnostic test volumes.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».