The early detection of cervical cancer. The current and changing landscape of cervical disease detection
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.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».