Human papillomavirus seroprevalence and seroconversion following baseline detection of nine human papillomavirus types in young women
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».