Predictive Value of HPV Testing in Self-collected and Clinician-Collected Samples Compared with Cytology in Detecting High-grade Cervical Lesions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Self-sampling has become an attractive proposition now that human papillomavirus (HPV) primary testing is being incorporated into cervical cancer screening programs worldwide. We compared predictive values of HPV testing based on self- and physician-collected samples, and cytology, in detecting high-grade cervical intraepithelial neoplasia (CIN). Methods: The Cervical And Self-Sample In Screening (CASSIS) study enrolled 1,217 women ages 16–70 years prior to scheduled colposcopies. Vaginal specimens were self-collected using the validated HerSwab device. Cervical specimens were collected by gynecologists. Specimens were tested for presence of high-risk HPV (hrHPV) by the Cobas 4800 HPV test. We estimated positive predictive values (PPV) and negative predictive values (NPV) and 95% confidence intervals (CI) for a subset of women (n = 700) who underwent cervical biopsy and cytology at the actual CASSIS visit. Results: hrHPV was detected in 329 women (47%) with HerSwab and in 327 (46.7%) with physician sampling. Respective values for HPV16/18 were 119 (17%) and 121 (17.3%). On histology, 134 women had CIN1, 49 had CIN2, 48 had CIN3, 5 had CIN2/CIN3, and 3 had cancers. PPVs for CIN2+ of any hrHPV were 28% (95% CI, 23.2–33.1) and 29.7% (95% CI, 24.8–34.9) for HerSwab and physician samples, respectively. Corresponding values for HPV16/18 were 43.7% (95% CI, 34.6–53.1) and 43.8% (95% CI, 34.8–53.1). PPV of cytology (ASC-US+) was 26.6% (95% CI, 21.6–32.0). Corresponding NPVs (same order as PPVs) were 96.4% (95% CI, 93.9–98.1), 97.8% (95% CI, 95.6–99), 90.9% (95% CI, 88.2–93.1), 91% (95% CI, 88.4–93.2), and 94.7% (95% CI, 91.8–96.8). Conclusions: Our results confirm that HPV self-sampling has comparable performance with a physician-collected sample in detecting cervical lesions. Impact: HPV self-sampling has the potential to increase coverage in cervical cancer screening.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».