Cumulative risk of cervical intraepithelial neoplasia for women with normal cytology but positive for human papillomavirus: Systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Most women positive for human papillomavirus (HPV) are cytology normal. The optimal screen-management of these women is unclear given their risk of developing precancer. We performed a systematic review and meta-analysis of progression rates to precancer and cancer for HPV-positive, cytology normal women. We searched MEDLINE, EMBASE and Scopus for prospective studies measuring the cumulative incidence of precancer and cervical cancer in HPV-positive, cytology/histology normal women. Record screening was performed independently by two reviewers. We modeled the cumulative incidence over time using a multilevel random-effects meta-regression model. We used the model to predict HPV type-specific risks of precancer and cancer over follow-up. Data from 162 unique records were used in our analysis. The average incidence rate of cervical intraepithelial neoplasia grade 3 or cancer (CIN3+) in high-risk HPV positive but cytology/histology normal women was 1.0 per 100 women-years (95% CI: 1.0-1.1). This corresponds to an average cumulative risk at 1, 3 and 5 years of 2.1% (95% prediction interval 0.0-9.5), 4.3% (95% prediction interval 0.0-11.5) and 6.4% (95% prediction interval 0.0-13.5). HPV type was a strong predictor of the risk of oncogenic progression. There was substantial heterogeneity in the background precancer risk across studies (P-value < .0001). Our HPV type-specific progression risk estimates can help inform risk-based cervical cancer screening guidelines for HPV-positive women. However, precancer and cervical cancer risks are highly variable and may not be generalizable between populations.
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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 | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».