Incidence and Clearance of Anal Human Papillomavirus Infection in 16 164 Individuals, According to Human Immunodeficiency Virus Status, Sex, and Male Sexuality: An International Pooled Analysis of 34 Longitudinal Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding the natural history of anal high-risk human papillomavirus (hrHPV) infection is key for designing anal cancer prevention programs but has not been systematically characterized. METHODS: We reanalyzed data from 34 studies including 16 164 individuals in 6 risk groups defined by human immunodeficiency virus (HIV) status, sex, and male sexuality: men who have sex with men (MSM) and people with HIV (MSMWH), HIV-negative MSM, women with HIV (WWH), HIV-negative women, men who have sex with women (MSW) with HIV (MSWWH), and HIV-negative MSW. We used Markov models to estimate incidence and clearance of 13 hrHPV types and their determinants. RESULTS: Human papillomavirus (HPV) 16 had the highest incidence-clearance ratio of the hrHPV types. MSMWH had the highest hrHPV incidence (eg, 15.5% newly HPV-16 infected within 2 years), followed by HIV-negative MSM (7.5%), WWH (6.6%), HIV-negative women (2.9%), MSWWH (1.7%), and HIV-negative MSW (0.7%). Determinants of HPV-16 incidence included HIV status and number of sexual partners for MSM, women, and MSW, and anal sex behavior for MSM only. HPV-16 clearance was lower for people with HIV (PWH) and lower for prevalent than incident infection. Among MSM, increasing age was associated with lower clearance of prevalent, but not incident, HPV-16 infection. CONCLUSIONS: This robust and unifying analysis of anal hrHPV natural history is essential to designing and predicting the impact of HPV vaccination and HPV-based screening programs on anal cancer prevention, particularly in MSM and PWH. Importantly, it demonstrates the higher carcinogenic potential of longstanding anal prevalent hrHPV infection than more recent incident infection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».