Negative histology in cervical specimens obtained with the "see and treat" method among women at a referral center in Rio de Janeiro, Brazil: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: According to the Brazilian Guidelines on Cervical Cancer Screening, women with cytopathologic diagnosis of high-grade intraepithelial lesion, abnormal colposcopic findings, fully visible squamocolumnar junction and age 25 years or older should be treated at the first visit ("see and treat-S&T"). The main limitation to this approach is the risk of overtreatment, identified by histology without preinvasive lesion. The objectives of this study were to identify the overtreatment rate in women undergoing S&T in cervical cancer prevention at a referral center with extensive experience with the method and to detect possible factors associated with this rate. METHODS: This was a cross-sectional study that analyzed records from a database with 616 women submitted to S&T from 1996 to 2017. Negative histology was defined as the following histopathologic results: human papillomavirus without cervical intraepithelial neoplasia (CIN), inflammatory, low-grade squamous intraepithelial lesion, and CIN 1. RESULTS: Of the 616 women, there were 52 (8.44%, 95%CI 6.25-10.64%) with a histopathologic report without preinvasive cervical lesion. No statistical association was found between this outcome and age or a significant downward trend over time. CONCLUSION: The overtreatment rate in this study can be considered low and consistent with the acceptable rates reported in the literature, reinforcing the prevailing Brazilian guideline, in which the benefits of immediate treatment outweigh the risk of losses following biopsy.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».