The early detection of cervical cancer. The current and changing landscape of cervical disease detection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cervical cancer prevention has undergone dramatic changes over the past decade. With the introduction of human papillomavirus (HPV) vaccination, some countries have seen a dramatic decline in HPV-mediated cervical disease. However, widespread implementation has been limited by economic considerations and the varying healthcare priorities of different countries, as well as by vaccine availability and, in some instances, vaccine hesitancy amongst the population/government. In this environment, it is clear that cervical screening will retain a critical role in the prevention of cervical cancer and will in due course need to adapt to the changing incidence of HPV-associated neoplasia. Cervical screening has, for many years, been performed using Papanicolaou staining of cytology samples. As our understanding of the role of HPV in cervical cancer progression has advanced, and with the availability of sensitive detection systems, cervical screening now incorporates HPV testing. Although such tests improve disease detection, they are not specific, and cannot discriminate high-grade from low-grade disease. This has necessitated the development of effective triage approaches to stratify HPV-positive women according to their risk of cancer progression. Although cytology triage remains the mainstay of screening, novel strategies under evaluation include DNA methylation, biomarker detection and the incorporation of artificial intelligence systems to detect cervical abnormalities. These tests, which can be partially anchored in a molecular understanding of HPV pathogenesis, will enhance the sensitivity of disease detection and improve patient outcomes. This review will provide insight on these innovative methodologies while explaining their scientific basis drawing from our understanding of HPV tumour biology.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle