Proportion of Incident Genital Human Papillomavirus Detections not Attributable to Transmission and Potentially Attributable to Latent Infections: Implications for Cervical Cancer Screening
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Infections with human papillomaviruses (HPVs) may enter a latent state, and eventually become reactivated following loss of immune control. It is unclear what proportion of incident HPV detections are reactivations of previous latent infections vs new transmissions. METHODS: The HPV Infection and Transmission among Couples through Heterosexual activity (HITCH) cohort study prospectively followed young newly formed heterosexual partners recruited between 2005 and 2011 in Montréal, Canada. We calculated the fraction of incident HPV detections nonattributable to sexual transmission risk factors with a Bayesian Markov model. Results are the median (2.5th-97.5th percentiles) of the estimated posterior distribution. RESULTS: A total of 544 type-specific incident HPV detection events occurred in 849 participants; 33% of incident HPV detections occurred in participants whose HITCH partners were negative for that HPV type and who reported no other sex partners over follow-up. We estimate that 43% (38%-48%) of all incident HPV detections in this population were not attributable to recent sexual transmission and might be potentially reactivation of latent infections. CONCLUSIONS: A positive HPV test result in many cases may be a reactivated past infection, rather than a new infection from recent sexual behaviors or partner infidelity. The potential for reactivation of latent infections in previously HPV-negative women should be considered in the context of cervical cancer screening.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».