Human Papillomavirus Genotype Distribution among Cervical Cancer Patients prior to Brazilian National HPV Immunization Program
Notice bibliographique
Résumé
To evaluate the impact of HPV immunization and possible changes in virus type-specific prevalence associated with cervical cancer, it is important to obtain baseline information based on socioeconomic, educational, and environmental characteristics in human populations. We describe these characteristics and the type-specific HPV distribution in 1,183 women diagnosed with cervical cancer in two Brazilian healthcare institutions located at the Southeastern (Rio de Janeiro/RJ) and the Amazonian (Belém/PA) regions. Large differences were observed between women in these regions regarding economic, educational, and reproductive characteristics. The eight most frequent HPV types found in tumor samples were the following: 16, 18, 31, 33, 35, 45, 52, and 58. Some HPV types classified as unknown or low risk were found in tumor samples with single infections, HPV 83 in RJ and HPV 11, 61, and 69 in PA. The proportion of squamous cervical cancer was lower in RJ than in PA (76.3% versus 87.3%,<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mi>p</mml:mi><mml:mo><</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">0.001</mml:mn></mml:math>). Adenocarcinoma was more frequent in RJ than in PA (13.5% versus 6.9%,<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"><mml:mi>p</mml:mi><mml:mo><</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">0.001</mml:mn></mml:math>). The frequency of HPV 16 in PA was higher in younger women (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"><mml:mi>p</mml:mi><mml:mo><</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">0.05</mml:mn></mml:math>). The success of a cervical cancer control program should consider HPV types, local health system organization, and sociodemographic diversity of Brazilian regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».