Human papillomavirus detection in cervical neoplasia attributed to 12 high-risk human papillomavirus genotypes by region
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We estimated the proportion of cervical intraepithelial neoplasia (CIN) cases attributed to 14 HPV types, including quadrivalent (qHPV) (6/11/16/18) and 9-valent (9vHPV) (6/11/16/18/31/33/45/52/58) vaccine types, by region METHODS: Women ages 15-26 and 24-45 years from 5 regions were enrolled in qHPV vaccine clinical trials. Among 10,706 women (placebo arms), 1539 CIN1, 945 CIN2/3, and 24 adenocarcinoma in situ (AIS) cases were diagnosed by pathology panel consensus. RESULTS: Predominant HPV types were 16/51/52/56 (anogenital infection), 16/39/51/52/56 (CIN1), and 16/31/52/58 (CIN2/3). In regions with largest sample sizes, minimal regional variation was observed in 9vHPV type prevalence in CIN1 (~50%) and CIN2/3 (81-85%). Types 31/33/45/52/58 accounted for 25-30% of CIN1 in Latin America and Europe, but 14-18% in North America and Asia. Types 31/33/45/52/58 accounted for 33-38% of CIN2/3 in Latin America (younger women), Europe, and Asia, but 17-18% of CIN2/3 in Latin America (older women) and North America. Non-vaccine HPV types 35/39/51/56/59 had similar or higher prevalence than qHPV types in CIN1 and were attributed to 2-11% of CIN2/3. CONCLUSIONS: The 9vHPV vaccine could potentially prevent the majority of CIN1-3, irrespective of geographic region. Notwithstanding, non-vaccine types 35/39/51/56/59 may still be responsible for some CIN1, and to a lesser extent CIN2/3.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 découle