Systematic literature review of risk factors for cervical cancer in the Chinese population
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Human papillomavirus is the necessary cause of cervical cancer, in particular the human papillomavirus-16/18 strains, which have been detected in ~70% of all cervical cancer cases worldwide. This study aims to assess whether other cofactors, which might be specific for the Chinese population, are involved in the development of cervical cancer. These findings may support the future direction of cervical cancer prevention. Study Design: Systematic literature review. Methods: The following databases were searched: MEDLINE, MEDLINE-IN-PROCESS, EMBASE, China National Knowledge Infrastructure, Wanfang Data and Chongqing VIP Information. The target population were adolescents or adults from mainland China. All observational studies irrespective of intervention or comparator reporting risk factors for cervical cancer were included. The Newcastle-Ottawa Scale was used to assess study quality. The impact of each outcome was reported in numerical terms. Results: A total of 2,676 articles were screened. A total of 21 articles met the inclusion criteria. All studies were case-controlled designs mostly conducted in hospitals of South-Eastern China. A total of 18 studies reported lifestyle behaviours as significant influencing factors in the development of cervical cancer. Sexual behaviour, gestational factors, screening history, disease history and socio-demographics status were reported as significant risk factors for cervical cancer development. Conclusion: This review provides an up-to-date insight of current cervical cancer risk factors in China. Due to the heterogeneity of the results, further evaluation is recommended to determine the association of these risk factors to the overall risk of cervical cancer.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».