Use of micronucleus assays for the prediction and detection of cervical cancer: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Cervical cancer (CC) is the fourth most common cancer in women; the survival rates depend strongly on its early detection. The Pap test is the most frequently used diagnostic tool, but due to its limited sensitivity/specificity, additional screening tests are needed. Therefore, we evaluated the use of micronucleus (MN) assays with cervical cells for the prediction and diagnosis of CC. MN reflects structural and numerical chromosomal aberrations. A search was performed in Pubmed, Scopus, Thomson ISI and Google Scholar. Subsequently, meta-analyses were performed for different grades of abnormal findings in smears and biopsies from patients which were diagnosed with CC. Results of 21 studies in which findings of MN experiments were compared with data from Pap tests show that higher MN frequencies were found in women with abnormal cells that are indicative for increased cancer risks. MN frequency ratios increased in the order inflammation (2.1) < ASC-US and ASC-H (3.3) < LGSIL (4.4) < HGSIL (8.4). Furthermore, results are available from 17 investigations in which MN were scored in smears from patients with neoplasia. MN rates increased with the degree of neoplasia [CIN 1 (4.6) < CIN 2 (6.5) and CIN 3 (10.8)] and were significantly higher (8.8) in CC patients. Our meta-analysis indicates that the MN assay, which is easy to perform in combination with Pap tests, may be useful for the detection/prediction of CC. However, standardization (including definition of the optimal cell numbers and stains) and further validation is necessary before the MN test can be implemented in routine screening.
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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 | 0,017 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,051 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».