Challenges of false positive and negative results in cervical cancer screening
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective To quantify the impact and accuracy of different screening approaches for cervical cancer, including liquid based cytology (LBC), molecular testing for human papillomavirus (HPV) infection, and their combinations via parallel co-testing and sequential triage. The secondary goal was to predict the effect of differing coverage rates of HPV vaccination on the performance of screening tests and in the interpretation of their results. Design Modelling study. Main outcomes measured Different screening modalities were compared in terms of number of cases of Cervical intra-epithelial neoplasia (CIN) grade 2 and 3 detected and missed, as well as the number of false positives leading to excess colposcopy, and number of tests required to achieve a given level of accuracy. The positive predictive value (PPV) and negative predictive value (NPV) of different modalities were simulated under varying levels of HPV vaccination. Results The model predicted that in a typical population, primary LBC screening misses 4.9 (95% Confidence Interval (CI) 3.5-CIN 2 / 3 cases per 1000 women, and results in 95 (95% CI: 93-97%) false positives leading to excess colposcopy. For primary HPV testing, 2.0 (95% CI: 1.9-2.1) cases were missed per 1000 women, with 99 (95% CI: 98-101) excess colposcopies undertaken. Co-testing markedly reduced missed cases to 0.5 (95% CI: 0.3-0.7) per 1000 women, but at the cost of dramatically increasing excess colposcopy referral to 184 per 1000 women (95% CI: 182-188). Conversely, triage testing with reflex screening substantially reduced excess colposcopy to 9.6 cases per 1000 women (95% CI: 9.3 - 10) but at the cost of missing more cases (6.4 per 1000 women, 95% CI: 5.1 - 8.0). Over a life-time of screening, women who always attend annual and 3-year co-testing were predicted to have a virtually 100% chance of falsely detecting a CIN 2 / 3 case, while 5 year co-testing has a 93.8% chance of a false positive over screening life-time. For annual, 3 year, and 5 year triage testing (either LBC with HPV reflex or vice versa), lifetime risk of a false positive is 35.1%, 13.4%, and 8.3% respectively. HPV vaccination rates adversely impact the PPV, while increasing the NPV of various screening modalities. Results of this work indicate that as HPV vaccination rates increase, HPV based screening approaches result in fewer unnecessary colposcopies than LBC approaches. Conclusion The clinical relevance of cervical cancer screening is crucially dependent upon the prevalence of cervical dysplasia and/or HPV infection or vaccination in a given population, as well as the sensitivity and specificity of various modalities. Although screening is life-saving, false negatives and positives will occur, and over-testing may cause significant harm, including potential over-treatment.
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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 | 0,031 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».