Value of CCNA1 promoter methylation in triaging ASC-US cytology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: <br />Using HPV testing to triage ASC-US still has some problems of unnecessary colposcopy in many cases. A previous study reported that methylation of CCNA1, a tumor suppressor gene, can differentiate between low and high grade lesions. This study was designed to evaluate the diagnostic values and application of CCNA1 methylation in the patients with ASC-US group.<br />Materials and methods:<br />Cross sectional analytic study was conducted in the patients with <br />ASC-US cytology. HPV DNA testing and CCNA1 promoter methylation testing were performed. The patients were sent for colposcopic examination and biopsy. Biopsy results were considered as gold standard. Diagnostic test of HPV test and CCNA1 methylation test were calculated for sensitivity, specificity, negative predictive value (NPV), positive predictive value (PPV), likelihood ratio for test positive and negative and 95% confidence interval.<br />Results:<br />One hundred and seventy patients were enrolled. Mean age was 39.7 years old. HR-HPV was positive in 70% of the patients. HPV type 16, type 18 and non-16,18 were 12.4%, 4.7% and 42.4%, respectively. CIN2+ were found in 12.4% (21 cases). CCNA1 promoter methylation was positive in 5 cases. CCNA1 had high specificity 99.3%, NPV 89.2% and PPV 80% in detection of CIN2+ but sensitivity was 19%. Likelihood ratio for positive test was 28.4 and likelihood ratio for negative test was 0.8. HPV test had sensitivity of 90.5% and NPV of 95.9% but low specificity and PPV as 31.5% and 15.7%, respectively.<br />Conclusion:<br /> CCNA1 promoter methylation testing had very high specificity, likelihood ratio for the positive test and PPV (99.3%, 28.4 and 80.0, respectively). Therefore, CCNA1 promoter methylation test may be used in the HPV DNA positive cases to classify the urgency of colposcopy and the colposcopist should pay more attention to CCNA1 positive patients because of their higher chance to identify the significant lesions.
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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 | 0,001 | 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 ».