Molecular characterization of high-risk human papillomavirus (HR-HPV) in women in Lomé, Togo
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The causative agent of cervical cancer referred to as Human papillomavirus (HPV) remains a real public health problem. Many countries in West Africa, such as Togo have no data on the high-risk HPV (HR-HPV) infection and genotypes distribution. In order to fill the knowledge gap in the field in Togo, the main objective of this study was to determine the prevalence of pre-cancerous lesions of the cervix and HR-HPV genotypes among Togolese women. METHODS: Samples were collected from 240 women by introducing a swab in the cervix. Then, the screening of precancerous cervical lesions using the visual inspection with acetic acid and lugol (VIA / VIL) was conducted. The HR-HPV genotypes were characterised by real-time multiplex PCR. RESULTS: Out of 240 women recruited, 128 (53.3%) were infected by HR-HPV. The most common genotypes were HPV 56 (22.7%), followed by HPV 51 (20.3%), HPV 31 (19.5%), HPV 52 (18.8%) and HPV 35 (17.2%). The least common genotypes were HPV 33 (2.3%) and HPV 16 (2.3%). Among the women, 1.3% (3/240) were positive to VIA/VIL. CONCLUSION: This study allowed HR-HPV genotypes to be characterised for the first time in Lomé, Togo. This will help in mapping the HR-HPV genotypes in West Africa.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».