Identifying risk factors for prevalent anal human papillomavirus type 16 infection in women living with HIV
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Women living with HIV (WLHIV) have a high risk of anal cancer. Identifying risk factors for anal HPV 16 infection, the most significant risk factor for anal cancer, is essential for prevention and screening strategies. METHODS: In the EVVA Cohort study, 151 WLHIV had cervical and anal HPV testing with genotyping every 6 months for 2 years, while demographic and clinical data were collected via questionnaires and chart reviews. Here, we present results of baseline data analyzed using multivariable logistic regression. RESULTS: Among 150 women with adequate HPV test results at baseline, HPV 16 DNA was detected anally in 23 (15.3%; 95%CI:10.4-22.1) and cervically in 5 (3.3%; 95%CI:1.4-7.8). In multivariable analysis, current smoking (OR = 6.0; 95%CI: 1.5-23.9), nadir CD4 count ≤ 200 cells/μL (OR = 8.4; 95%CI: 2.0-34.3), prevalent cervical HPV 16 (OR = 14.7; 95%CI: 1.0-222.5) and anogenital herpes in previous 6 months (OR = 9.8, 95%CI: 1.7-56.8) were associated with prevalent anal HPV 16. CONCLUSIONS: Knowledge of risk factors can help identify WLHIV at greatest risk of anal HPV 16 infection and, potentially, developing subsequent anal cancer. Identification of the subgroup of these women in whom HPV 16 persists could be an early step in the algorithm of anal cancer screening.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».