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Enregistrement W2987870876 · doi:10.1016/j.ebiom.2019.10.053

The use of human papillomavirus DNA methylation in cervical intraepithelial neoplasia: A systematic review and meta-analysis

2019· review· en· W2987870876 sur OpenAlexaff
Sarah Bowden, Ilkka Kalliala, Areti Angeliki Veroniki, Marc Arbyn, Anita Mitra, Kostas Lathouras, Lisa Mirabello, Marc Chadeau‐Hyam, Evangelos Paraskevaidis, James M. Flanagan, Maria Kyrgiou

Notice bibliographique

RevueEBioMedicine · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilAcademy of FinlandEuropean CommissionImperial Health CharityWellcome TrustHorizon 2020Sigrid Juséliuksen SäätiöNational Institute for Health and Care ResearchGenesis Research TrustJalmari ja Rauha Ahokkaan Säätiö
Mots-clésMedicineCervical intraepithelial neoplasiaMeta-analysisConfidence intervalSquamous intraepithelial lesionOdds ratioDNA methylationInternal medicineMethylationOncologyDiagnostic odds ratioBiomarkerCervical cancerCancerBiologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Methylation of viral DNA has been proposed as a novel biomarker for triage of human papillomavirus (HPV) positive women at screening. This systematic review and meta-analysis aims to assess how methylation levels change with disease severity and to determine diagnostic test accuracy (DTA) in detecting high-grade cervical intra-epithelial neoplasia (CIN). METHODS: We performed searches in MEDLINE, EMBASE and CENTRAL from inception to October 2019. Studies were eligible if they explored HPV methylation levels in HPV positive women. Data were extracted in duplicate and requested from authors where necessary. Random-effects models and a bivariate mixed-effects binary regression model were applied to determine pooled effect estimates. FINDINGS: 44 studies with 8819 high-risk HPV positive women were eligible. The pooled estimates for positive methylation rate in HPV16 L1 gene were higher for high-grade CIN (≥CIN2/high-grade squamous intra-epithelial lesion (HSIL) (95% confidence interval (95%CI:72·7% (47·8-92·2))) vs. low-grade CIN (≤CIN1/low-grade squamous intra-epithelial lesion (LSIL) (44·4% (95%CI:16·0-74·1))). Pooled difference in mean methylation level was significantly higher in ≥CIN2/HSIL vs. ≤CIN1/LSIL for HPV16 L1 (11·3% (95%CI:6·5-16·1)). Pooled odds ratio of HPV16 L1 methylation was 5·5 (95%CI:3·5-8·5) for ≥CIN2/HSIL vs. ≤CIN1/LSIL (p < 0·0001). HPV16 L1/L2 genes performed best in predicting CIN2 or worse (pooled sensitivity 77% (95%CI:63-87), specificity 64% (95%CI:55-71), area under the curve (0·73 (95%CI:0·69-0·77)). INTERPRETATION: Higher HPV methylation is associated with increased disease severity, whilst HPV16 L1/L2 genes demonstrated high diagnostic accuracy to detect high-grade CIN in HPV16 positive women. Direct clinical use is limited by the need for a multi-genotype and standardised assays. Next-generation multiplex HPV sequencing assays are under development and allow potential for rapid, automated and low-cost methylation testing. FUNDING: NIHR, Genesis Research Trust, Imperial Healthcare Charity, Wellcome Trust NIHR Imperial BRC, European Union's Horizon 2020.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,031
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,278
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,173 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations105
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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