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Enregistrement W2344933645 · doi:10.1158/1055-9965.epi-15-1106

A Composite Cytology–Histology Endpoint Allows a More Accurate Estimate of Anal High-Grade Squamous Intraepithelial Lesion Prevalence

2016· article· en· W2344933645 sur OpenAlexaff
Dorothy A. Machalek, I. Mary Poynten, Fengyi Jin, Richard J. Hillman, David J. Templeton, Jennifer M. Roberts, Sepehr N. Tabrizi, Suzanne M. Garland, Annabelle Farnsworth, Christopher K. Fairley, Andrew E. Grulich

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research Council
Mots-clésCytologySquamous intraepithelial lesionMedicineHistologyAnal cancerGenotypingBiopsyGynecologyInternal medicineCervical cancerGenotypePathologyHuman papillomavirusCancerCervical intraepithelial neoplasiaBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is debate about the accuracy of anal cytology and high-resolution anoscopy (HRA), in the diagnosis of anal human papillomavirus (HPV)-related squamous intraepithelial lesions (SIL). Few studies have performed both simultaneously in a large sample of high-risk individuals. METHODS: At baseline in a community-based cohort of HIV-infected and uninfected homosexual men ages ≥35 years in Sydney, Australia, all men underwent anal swabbing for cytology and HPV genotyping, and HRA-guided biopsy. We evaluated the separate and combined diagnostic accuracy of cytology and histology, based on a comparison with the prevalence of HPV16 and other high-risk (HR) HPV. We examined trends in HPV prevalence across cytology-histology combinations. RESULTS: Anal swab, HRA, and HPV genotyping results were available for 605 of 617 participants. The prevalence of cytologically predicted high-grade SIL (HSIL, 17.9%) was lower than histologically diagnosed HSIL (31.7%, P < 0.001). The prevalence of composite-HSIL (detected by either method) was 37.7%. HPV16 prevalence was similar in men with HSIL by cytology (59.3%), HSIL by histology (51.0%), and composite-HSIL (50.0%). HPV16 prevalence was 31.1% in men with composite-atypical squamous cells suggestive of HSIL, to 18.5% in men with composite-low-grade SIL, to 12.1% in men with composite-negative results (Ptrend < 0.001). CONCLUSIONS: Significantly more HSIL was detected when a composite cytology-histology endpoint was used. Increasing grade of composite endpoint was associated with increasing HPV16 prevalence. IMPACT: These data suggest that a composite cytology-histology endpoint reflects meaningful disease categories and is likely to be an important biomarker in anal cancer prevention. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev; 25(7); 1134-43. ©2016 AACR.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,523
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,348 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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