Combining Human Papillomavirus Testing or Cervicography With Cytology to Detect Cervical Neoplasia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context. —Cervicography and oncogenic human papillomavirus (HPV) testing have been proposed for improving the accuracy of cervical cancer screening. Objective. —To examine whether cervicography and HPV testing can improve beyond chance the detection of cervical intraepithelial neoplasia (CIN) 2 or 3 in women with atypical cells of undetermined significance or low-grade squamous intraepithelial lesions on cytology. Design. —Cross-sectional analysis. Oncogenic HPV testing by Hybrid Capture II assay or cervicography combined with cytology was compared with the reference standard of colposcopy with directed biopsy. Setting. —Community family practices. Participants. —Three hundred four women with low-grade cytologic abnormality. Main Outcome Measures. —The gain in accuracy for detecting histologic CIN 2 or 3 or carcinoma. Because an adjunct test may improve sensitivity by chance alone, the sensitivity or specificity if the second test performed randomly was estimated. Results. —Cervical intraepithelial neoplasia 2 or 3 was found in 11.8% (36/304) of the women and invasive squamous cell carcinoma in 0.3% (1/304). The sensitivity of cytology for detecting CIN 2 or 3 was 73.0% and increased by 21.6% to 94.6% with the addition of a cervigram showing a low-grade lesion or higher or a positive HPV test result. These gains were reduced to 8.1% and 10.8% above the sensitivities expected if the additional tests performed randomly. The corresponding specificities decreased from 49.1% to 32.2% and 33.0%. There was insufficient power to determine whether observed sensitivities were statistically significantly higher than the expected sensitivities. Conclusion. —Adjunctive HPV testing or cervicography may provide similar gains in sensitivity, but they can appear misleadingly large if chance increases are not taken into account.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».