Challenges of False Positive and Negative Results in Cervical Cancer Screening
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Liquid-based cytology (LBC) molecular testing for human papillomavirus (HPV) infection andcombinations are practical modalities for cervical-screening. While life-saving, false positive and negative results are possible, leading to potential over or under treatment. Quantifying this is complicated by the increasing number of options available, including parallel co-testing and sequential triage. As HPV vaccination rates increase, it also has a potential impact onscreening test performance and interpretation of results. Methods:A modelling approach was used to compare different screening modalities in terms of Cervical intra-epithelial neoplasia (CIN) grade 2 and 3 detected and missed, false positives leading to excess colposcopy, and number of tests required to achieve a given accuracy. The positive predictive value (PPV) and negative predictive value (NPV) of different modalities were simulated under varying levels of HPV vaccination. Results:The model suggested that in a cohort of 1000 women, LBC screening typically misses 4.9 cases (95% Confidence Interval (CI) 3.5-6.7), with 95 (95% CI: 93-97%) excess colposcopies. With primary HPV testing, 2.0 (95% CI:1.9-2.1) were missed with 99 (95% CI:98-101) excess colposcopies. Co-testing reduced missed cases to 0.5 (95% CI:0.3-0.7) but dramatically increased excess colposcopy referral (184, 95% CI:182-188). Conversely, triage testing with reflex screening substantially reduced excess colposcopy to 9.6 (95% CI:9.3-10) at the cost of missing more cases (6.4, 95% CI:5.1-8.0). Over a life-time of screening, women who always attend co-testing hada 93.8-100% chance of a false positive over screening life-time. For annual, 3-year, and 5-year triage testing (either LBC with HPV reflex or vice-versa), lifetime risk of a false positive is 35.1%, 13.4%, and 8.3% respectively.Results of this work indicate that as HPV vaccination rates increase, HPV based screening approaches result in fewer unnecessary colposcopies than LBC approaches. Conclusion:Clinical relevance of cervical cancer screening is crucially dependent upon prevalence of cervical dysplasia and/or HPV infection or vaccination in a population, and the sensitivity and specificity of modalities employed. Although screening is life-saving, false negatives and positives inevitably occur, and over-testing runs risk of significant harm, including potential over-treatment. As HPV becomes less common, HPV-based modalities may have greater utility.
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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 | 0,047 | 0,172 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».