Comparative performance of the human papillomavirus test and cytology for primary screening for high‐grade cervical intraepithelial neoplasia at the population level
Notice bibliographique
Résumé
The World Health Organization recommends high-risk human papillomavirus (hrHPV)-based screening for women 39 to 49 years, based on the greater accuracy of hrHPV-based screening for cervical cancer detection. Many cervical cancer screening programs have incorporated hrHPV testing and multiple early cervical cancer detection strategies have been evaluated, mostly under controlled conditions. However, there are few evaluations of combined hrHPV and cytology strategies post-implementation at the population level. Our study sought to estimate the relative yield of hrHPV testing compared to cervical cytology, as a primary screening test for cervical intraepithelial neoplasia grade 2+ (CIN2+), used at the population level. We analyzed screening data from Mexico's public cervical cancer prevention program from 2010 to 2015 in women 35 to 64 years. The study population consisted of two cohorts: one from a total of 2 881 962 cytology-based screening tests and another from a total of 2 004 497 hrHPV-based screening tests, which are concurrent in time. We performed a relative yield analysis using Poisson regression models to compare the effectiveness of hrHPV testing for CIN2+ with cervical cytology. A total of 4 886 459 records were analyzed, including 23 999 biopsies; 0.12% (n = 6166) had a CIN2+ histologic diagnosis. hrHPV testing with cytological triage detects twice as many CIN2+ cases as screening using cytology alone.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,011 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».