Characterization of Human Papillomavirus prevalence and risk factors to guide cervical cancer screening in the North Tongu District, Ghana
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This population-based study aimed to fill the knowledge gap on Human Papillomavirus (HPV) prevalence and associated sociodemographic risk factors of the general population in the North Tongu District, Ghana. These results are needed to guide cervical cancer prevention efforts, as the leading type of female cancers. METHODS: A cross-sectional study including 2002 women in the North Tongu District, Ghana investigated HPV prevalence and associated sociodemographic risk factors. Women were recruited by geographical distribution through the local community-based health system and samples collected using a self-sampling device. For HPV genotyping BSGP5+/6+-PCR with Luminex-MPG readout was used. Multivariate logistic regression analyzed sociodemographic risk factors for HPV positivity. RESULTS: Of 2002 self-collected samples, 1943 were eligible, contained sufficient DNA and provided valid HPV genotyping results. Prevalence of single high risk HPV types was 32.3% and of multiple high risk types 9.7%. The five most common detected HPV types were HPV16 (7.4%; 95%CI: 6.3-8.7), HPV52 (7.2%; 95%CI: 6.1-8.5), HPV35 (4.8%; 95%CI: 3.9-5.8), HPV59 (4.7%; 95%CI: 3.8-5.8), HPV56 (3.9%; 95%CI: 3.1-4.8). Highest prevalence was observed among women aged 18-24 years, while age 25-54 years was inversely associated with high risk HPV positivity in multivariate analysis. Sociodemographic risk factors identified were i) having any sexual partner, ii) more partners increased the odds for high risk HPV positivity, iii) independently from this marital status, in particular not being married. DISCUSSION & CONCLUSION: Most importantly, the high risk HPV prevalence detected from this study is higher than estimates reported for Western Africa. This needs be considered, when deciding on the cervical cancer screening algorithms introduced on a wider scale. Follow-up and triage, depending on the methods chosen, can easily overburden the health system. Self-sampling worked well and provided adequate samples for HPV-based screening. Women with increasing number of sexual partners and not being married were found to have higher odds of being high risk HPV positive, therefore could be a higher prioritized screening target group.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».