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Enregistrement W4295234014 · doi:10.1002/ijc.34286

Assessing the risk of cervical neoplasia in the <scp>post‐HPV</scp> vaccination era

2022· review· en· W4295234014 sur OpenAlexaff
Matti Lehtinen, Ville N. Pimenoff, Belinda Nedjai, Karolina Louvanto, Lisanne Verhoef, Daniëlle A.M. Heideman, Mariam El‐Zein, Martin Widschwendter, Joakim Dillner

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesKWF KankerbestrijdingEuropean CommissionHorizon 2020 Framework ProgrammeCancer Research UK
Mots-clésCervical intraepithelial neoplasiaMedicineCervical cancerVaccinationTriageColposcopyHPV vaccinesOncologyIntraepithelial neoplasiaModalitiesSquamous intraepithelial lesionCancerImmunologyGynecologyInternal medicineHPV infection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review is based on the recent EUROGIN scientific session: "Assessing risk of cervical cancer in the post-vaccination era," which addressed the demands of cervical intraepithelial neoplasia (CIN)/squamous intraepithelial lesion (SIL) triage now that the prevalence of vaccine-targeted oncogenic high-risk (hr) human papillomaviruses (HPVs) is decreasing. Change in the prevalence distribution of oncogenic HPV types that follows national HPV vaccination programs is setting the stage for loss of positive predictive value of conventional but possibly also new triage modalities. Understanding the contribution of the latter, most notably hypermethylation of cellular and viral genes in a new setting where most oncogenic HPV types are no longer present, requires studies on their performance in vaccinated women with CIN/SIL that are associated with nonvaccine HPV types. Lessons learned from this research may highlight the potential of cervical cells for risk prediction of all women's cancers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,394 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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