A Smartphone-Based Approach for Triage of Human Papillomavirus-Positive Sub-Saharan African Women: A Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sub-Saharan African countries are marked by a high incidence of cervical cancer. Madagascar ranks 11th among the countries with the highest cervical cancer incidence worldwide. OBJECTIVE: The aim of the study was to evaluate the performances of digital smartphone-based visual inspection with acetic acid (D-VIA) and Lugol's iodine (D-VILI) for diagnosing cervical precancer and cancer. METHODS: Human papillomavirus (HPV)-positive women recruited through a cervical screening campaign had D-VIA and D-VILI examinations with endocervical curettage (ECC) and cervical biopsy. Three images were captured for each woman (native, D-VIA, D-VILI) using a smartphone camera. The images were randomly coded and distributed on 2 online databases (Google Forms). The D-VIA form included native and D-VIA images, and the D-VILI form included native and D-VILI images. Pathological cases were defined as cervical intraepithelial neoplasia grade 2 or worse (CIN2+). Physicians rated the images as non-pathological or pathological. Using the ECC and cervical biopsy results as references, the sensitivity and specificity of D-VIA and D-VILI examinations for each and all physicians were calculated. RESULTS: Altogether, 15 clinicians assessed 240 images. Sensitivity was higher for the D-VIA interpretations (94.1%; 95% CI 81.6-98.3) than for the D-VILI interpretations (78.8%; 95% CI 54.1-92.1; P=.009). In contrast, the specificity was higher for the D-VILI interpretations (56.4%; 95% CI 38.3-72.9) than for the D-VIA interpretations (50.4%; 95% CI 35.9-64.8; P=.005). CONCLUSION: Smartphone-based image for triage of HPV-positive women is more accurate for detecting CIN2+ lesions with D-VIA than D-VILI, although with a small loss of specificity.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».