Predicting cohort-specific cervical cancer incidence from population-based HPV prevalence surveys: a worldwide study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».