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Enregistrement W4225405309 · doi:10.1016/j.tvr.2022.200236

Human papillomavirus seroprevalence and seroconversion following baseline detection of nine human papillomavirus types in young women

2022· article· en· W4225405309 sur OpenAlexaff
Darron R. Brown, Xavier Castellsagué, Daron Ferris, Suzanne M. Garland, Warner K. Huh, Marc Steben, Cosette M. Wheeler, Alfred J. Saah, Alain Luxembourg, Se Li, Christine Velicer

Notice bibliographique

RevueTumour Virus Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesMerck Sharp and Dohme
Mots-clésSeroconversionSeroprevalenceMedicineHPV infectionSex organHuman papillomavirusImmunologyVirologyGynecologyCervical cancerAntibodyInternal medicineSerologyBiologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Estimates of the humoral immune response to incident human papillomavirus (HPV) infections are limited. METHODS: In this post hoc analysis of 3875 women aged 16-23 years from a 4-valent HPV vaccine trial (NCT00092482), HPV seroprevalence on day 1 was measured with a 9-valent HPV (HPV 6/11/16/18/31/33/45/52/58) competitive Luminex immunoassay and compared with cervical/external genital HPV detection by polymerase chain reaction. In the control group, among women who were HPV DNA‒negative on day 1, seroconversion following initial HPV detection was estimated using Kaplan-Meier methods. RESULTS: Type-specific HPV seropositivity among women with no day 1 cervical/external genital HPV detection was 0.6%-3.6%. Women with any 9-valent HPV (9vHPV) cervical/external genital detection (796/3875; 20.5%) had concordant seropositivity ranging from 13.4% (HPV 45) to 38.5% (HPV 6). Among women in the control group who were negative for all HPV types on day 1, seroconversion by month 30 after initial detection ranged from 29% (HPV 45) to 75% (HPV 16). CONCLUSIONS: Humoral immune response to HPV is variable and dynamic, depending on type-specific exposure. This longitudinal analysis provides insight into the relationship between incident infection and seropositivity. CLINICALTRIALS: gov; NCT00092482 https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT00092482.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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