Human papillomavirus genotype prevalence in the women of Shanghai, China and its association with the severity of cervical neoplasia.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Human papillomavirus (HPV) viral load and genotype are the primary determinants for the development of cervical neoplasia. We aim to identify the prevalent HPV genotypes in the women of Shanghai, China and investigate the association between the HPV viral load and the severity of cervical neoplasia. METHODS: Formalin-fixed, paraffin-embedded tissue samples were obtained from 20 cases of histologically normal cervix, 52 cases of low grade squamous intraepithelial lesion (LSIL), 46 cases of high grade squamous intraepithelial lesion (HSIL), and 29 cases of cervical squamous cervical cancer (SCC). A polymerase chain reaction reverse dot blot (PCR-RDB) genotyping chip was used to examine 23 HPV genotypes. Real-time quantitative PCR was used to detect the viral load of HPV in the fresh tissue of 80 cases. RESULTS: The HPV infection rate in the 147 cases of cervical biopsies was 73.5%. Fourteen HPV genotypes were detected, including 12 high risk (HR)-HPVs and 2 low-risk (LR)-HPVs. HPV-16 (33.3%), HPV-31 (6.1%), HPV-52 (6.1%), and HPV-58 (5.4%) were the most popular genotypes of HR-HPV. Significant differences were found in HPV viral load between histologically normal cervix and cervix tissues with epithelial dysplasia (P<0.05). There was a statistically insignificant trend of gradual increase of viral load as the epithelial lesion progresses from LSIL to HSIL and to SCC (P>0.05). CONCLUSIONS: HPV 16, 31, 52, and 58 are the most prevalent genotypes in women of Shanghai, China. HPV viral load is an indicator of the presence of cervical neoplasia but not an accurate predictor for the severity of cervical neoplasia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».