Prevalence of Alpha, Beta, and Gamma Human Papillomaviruses in Patients With Head and Neck Cancer and Noncancer Controls and Relation to Behavioral Factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human papillomaviruses (HPVs) cause head and neck cancer (HNC), which is increasing in incidence in developed countries. We investigated the prevalence of alpha (α), beta (β), and gamma (γ) HPVs among HNC cases and controls, and their relationship with sociodemographic, behavioral, and oral health factors. METHODS: We obtained oral rinse and brush samples from incident HNC cases (n = 369) and hospital-based controls (n = 439) and tumor samples for a subsample of cases (n = 121). We genotyped samples using polymerase chain reaction with PGMY09-PGMY11 primers and linear array for α-HPV and type-specific multiplex genotyping assay for β-HPV and γ-HPV. Sociodemographic and behavioral data were obtained from interviews. RESULTS: The prevalence of α-, β-, and γ-HPV among controls was 14%, 56%, and 24%, respectively, whereas prevalence among cases was 42%, 50%, and 33%, respectively. Prevalence of α- and γ-HPV, but not β-HPV, increased with increase in sexual activity, smoking, and drinking habits. No HPV genus was associated with oral health. Tumor samples included HPV genotypes exclusively from the α-genus, mostly HPV-16, in 80% of cases. CONCLUSIONS: The distribution of α- and γ-HPV, but not β-HPV, seems to vary based on sociodemographic and behavioral characteristics. We did not observe the presence of cutaneous HPV in tumor tissues.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».