Associations of Anogenital Low-Risk Human Papillomavirus Infection With Cancer and Acquisition of HIV
Notice bibliographique
Résumé
α-Mucosal human papillomavirus (HPV) types are implicated in a range of clinical conditions and categorized as "low-risk" (LR) and "high-risk" (HR) types according to their degree of association with cervical cancers. The causative role of LR HPV infection in the development of anogenital warts and in low-grade squamous intraepithelial lesions is well established. In addition, there is a growing body of evidence that infection with LR HPV types may be associated with an elevated risk of cancers and potentiation of coinfections. Prospective and case-control studies consistently report a higher risk of anogenital cancers in men and women with a history of anogenital warts. Based on currently available evidence, this higher risk may be due to shared exposure to HR HPV types or an underlying immune impairment, rather than a direct role of LR HPV types in subsequent cancer risk. Data also suggest that infection with LR HPV, HR HPV, or both may increase the risk of HIV acquisition, although the relative contribution of different HPV types is not yet known. There is also evidence implicating HPV clearance, rather than HPV infection, in increased risk of HIV acquisition.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».