Development and Calibration of a Mathematical Model of Anal Carcinogenesis for High-Risk HIV-Infected Men
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Men who have sex with men who are living with HIV are at highest risk for anal cancer. Our objective was to use empirical data to develop a comprehensive disease simulation model that reflects the most current understanding of anal carcinogenesis, which is uniquely positioned to evaluate future anal cancer screening strategies and provide insight on the unobservable course of the disease. SETTING: North America. METHODS: The individual-based simulation model was calibrated leveraging primary data from empirical studies, such as a longitudinal HIV-positive men who have sex with men cohort study [Human Immunodeficiency and Papilloma Virus Research Group (HIPVIRG); n = 247] and the North American AIDS Cohort Collaboration on Research and Design [(NA-ACCORD); n = 13,146]. We used the model to infer unobservable progression probabilities from high-grade precancer to invasive anal cancer by CD4 nadir and human papillomavirus (HPV) genotype. RESULTS: The calibrated model had good correspondence to data on genotype- and age-specific HPV prevalence; genotype frequency in precancer and cancer; and age- and nadir CD4-specific cancer incidence. The model-projected progression probabilities differed substantially by HPV genotype and nadir CD4 status. For example, among individuals with CD4 nadir <200, the median monthly progression probability from a high-grade lesion to invasive cancer was 0.054% (ie, 6.28% 10-year probability) and 0.004% (ie, 0.48% 10-year probability) for men with an HPV-16 infection versus without a detectable HPV infection, respectively. CONCLUSIONS: We synthesized existing evidence into a state-of-the-art anal cancer disease simulation model that will be used to quantify the tradeoffs of harms and benefits of alternative strategies, understand critical uncertainties, and inform national anal cancer prevention policy.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».