Aptima HPV Assay versus Hybrid Capture® 2 HPV test for primary cervical cancer screening in the HPV FOCAL trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cervical cancer screening programs are switching from Pap screening to high-risk HPV testing. OBJECTIVES: (HC2) for primary cervical screening. STUDY DESIGN: HPV FOCAL is a randomized trial comparing HC2 to liquid-based cytology (LBC) for screening women aged 25-65. AHPV and HC2 were compared at the baseline screen (n=3473). Genotyping was by the Aptima HPV 16 18/45 Genotype Assay. We assessed HPV genotyping and reflex LBC for colposcopy triage. RESULTS: AHPV/HC2 agreement was 96.5% (kappa 0.76); positive agreement was 77.4%. The AHPV positive rate was 7.2% vs. 8.4% for HC2 (p=0.06). Based on HC2 screening, round 1 CIN2 and CIN3+ rates were 9.2/1000 and 5.2/1000 respectively. Using HC2 as the comparator test, AHPV CIN2+ and CIN3+ relative sensitivities were 0.96 and 1.00 (p=1.00) respectively. High-grade reflex LBC and HPV 16 infection were significantly associated with CIN3+. AHPV specificity was 0.94 vs. 0.93 (p=0.05) for HC2. Compared with triage of HC2+ with abnormal cytology or HPV persistence for 12 months, colposcopy referral would be significantly reduced (38.3/1000 vs. 60.8/1000; p<0.001) if AHPV+ women with abnormal LBC and HPV 16/18/45 were referred at baseline. CIN2+ and CIN3+ detection rates were not significantly different for the two strategies. CONCLUSIONS: AHPV vs. HC2 screening had equivalent CIN2+ and CIN3+ detection. Triage of AHPV+ by abnormal reflex LBC and the presence of HPV 16/18/45 would result in a significantly lower colposcopy referral rate with similar CIN2+ and CIN3+ detection rates as the overall HC2+ referral algorithm.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».