Squamous Cell Abnormalities and Risk Factors on 10,979 Pap-Smears in a Tertiary Care Hospital in Trivandrum, South India
Notice bibliographique
Résumé
The study aims at assessing squamous abnormalities and risk factors among women visited a tertiary care hospital for gynaecological problems in Trivandrum, south India.Regional Cancer Centre (RCC), Trivandrum, has been conducting a clinic in Women & Children Hospital, Trivandrum, since 2006, where women attended for gynaec problems were referred to routine Pap-smear.Age and reproductive factors were collected.The processing of the smear was done at RCC. Logistic regression analysis was employed to assess the odds ratio (OR) and 95% confidence interval (CI).10,979women had undergone Pap-smear during 2010-2015.Among these, atypical squamous cells of unspecified significance were 2.9%, low grade squamous intra-epithelial lesions, high-grade squamous intraepithelial lesions (HSIL)/cancers were 1.6%.For developing HSIL/cancers women with higher education had OR of 0.20 (CI: 0.07-0.58)compared to women with no education.Women with age at marriage >30 years had OR of 0.23 (CI: 0.08-0.66)for developing HSIL/cancer compared to women with age at marriage <20 years.Women with unhealthy cervix had OR of 3.16 (CI: 1.80-5.54)for having HISL/cancer compared to women with normal cervix.In conclusion, Pap-smear clinics would help to detect women in premalignant conditions and also has a greater role in the diagnosis of inflammatory lesions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».