Peer Review #2 of "Prevalence and type distribution of human papillomavirus in a Chinese urban population between 2014 and 2018: a retrospective study (v0.1)"
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundHuman papilloma virus (HPV) infection is the most common sexually transmitted infections among women worldwide.The current study's main objective is to report the prevalence and distribution of HPV types in an urban population in Beijing, China. MethodsAll the eligible female participants aged≥18 years were recruited from the Aerospace Center Hospital in Beijing, China between 2014 and 2018.A total of 21 HPV types were detected by the polymerase chain reaction (PCR) reverse dot blot method and fluorescence quantitative PCR method. ResultsIn total, 12 high risk HPV types and nine low risk HPV types were detected.The HPV-positive rates were 8.85% in 2014, 7.16% in 2015, 7.60% in 2016, 8.31% in 2017, and 7.72% in 2018, respectively, in an urban population in Beijing, China.Overall, no significant differences in the HPV-positive rates were found over the five years.The peak prevalence of HPV infection in all types was observed in age group of 20-24 in all types.HPV52 was the dominant HPV type across the five years.Among all 21 HPV types, HPV66, HPV26, and HPV59 were ranked the top three in coinfection occurrence. ConclusionsOur findings are great helpful for HPV screening and vaccination., and the associations between gynaecological diseases and the HPV types with high prevalence, particularly HPV52, warrant further investigation.
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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 | 0,008 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,073 | 0,024 |
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 ».