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Enregistrement W3012257637 · doi:10.1101/2020.03.10.20031013

Predicting cohort-specific cervical cancer incidence from population-based HPV prevalence surveys: a worldwide study

2020· preprint· en· W3012257637 sur OpenAlexfundaboutno aff
Rosa Schulte-Frohlinde, Damien Georges, Gary M. Clifford, Iacopo Baussano

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCentre International de Recherche sur le CancerBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineCervical cancerIncidence (geometry)CancerObstetricsGynecologyDemographyPopulationCohortCohort studyHPV infectionInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Predictions of cervical cancer burden and impact of control measures are often modelled from HPV prevalence. However, predictions could be improved by data on time between prevalent HPV detection and cervical cancer occurrence. Methods Based upon high-risk (HR) HPV prevalence and cervical cancer incidence in the same birth cohorts from 17 worldwide locations, and informed by individual-level data on age at HR HPV detection and on sexual debut, we built a mixed model to predict cervical cancer incidence up to 14 years following prevalent HR HPV detection. Findings Cervical cancer incidence increased significantly during the 14 years following HR HPV detection in women <35 years, e.g. from 0·02 (95% CI 0·003–0·06) per 1000 within 1 year to 2·8 (1·2–6·5) at 14 years for unscreened women, but remained relatively constant following prevalent HR HPV detection above 35 years, e.g. from 5·4 (2·5–11) per 1000 within 1 year to 6·4 (2·4–17·1) at 14 years for unscreened HR HPV positive women aged 45–54 years. Age at sexual debut was a significant modifier of cervical cancer incidence in HR HPV positive women aged <25, but less so at older ages, whereas screening was a modifier in women ≥35 years. Lastly, we predicted annual number and incidence of cervical cancer in ten additional IARC HPV prevalence survey locations without representative cancer incidence data. Interpretation These findings can inform cervical cancer control programmes, particularly in settings without cancer registries, as they allow prediction of future cervical cancer burden from population-based surveys of HPV prevalence. Funding Bill & Melinda Gates Foundation; Canadian Institutes of Health Research.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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