Self-sampling and HPV DNA testing for cervical precancer screening in a cohort of nuns in Ghana: a cross-sectional cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The need for cervical cancer screening has been emphasised in at-risk cohorts of women to reduce their risk of cervical cancer. Some women with decreased risk of acquiring human papillomavirus (HPV) infections, such as Catholic nuns, receive less attention and on occasion are missed in cervical cancer screening programmes. This study aimed to determine the high-risk HPV (hr-HPV) prevalence in such a cohort to emphasise the need for cervical precancer screening among all women. To improve compliance, we employed self-sampling. Methods: This descriptive cross-sectional cohort study involved the data of 105 Catholic nuns subjected to cervical screening using self-samples in the Greater Accra, Volta, and Central regions of Ghana between June 4, 2022 and June 30, 2022. hr-HPV testing was performed on self-samples using the MA-6000 HPV DNA platform. Screen-positive nuns underwent follow-up pap smears and EVA colposcopy. In addition to descriptive analysis, univariate and multivariable nominal logistic regression was used to explore the relationship between hr-HPV positivity and selected continuous and categorical factors. Findings: genotype(s) (n = 1, 1.0%)]. Pap smears for all 25 hr-HPV-positives came in as negative for intraepithelial lesions or malignancy, whereas EVA mobile colposcopy showed minor abnormal findings in two (8.0%; 95% CI, 1.0-26.0), both of whom were managed conservatively. Interpretation: Our findings suggest that the hr-HPV prevalence in this cohort of nuns is similar to that of the general population. To meet the World Health Organization's target for cervical cancer elimination, it is important that all women are given access to cervical cancer screening and preventative services. Further, increasing 'anonymity' and privacy among nuns through self-sampling may be crucial to expanding choice, coverage, and uptake of screening in support of their health rights. Funding: None.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».