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Enregistrement W4387203851 · doi:10.1016/j.lana.2023.100598

Colposcopy referral rates post-introduction of primary screening with human papillomavirus testing: evidence from a large British Columbia cohort study

2023· article· en· W4387203851 sur OpenAlexafffundabout
Anna Gottschlich, Lovedeep Gondara, Laurie Smith, Jennifer Joy Anderson, Darrel Cook, Mel Krajden, Marette Lee, Ruth Elwood Martin, Joy Melnikow, Stuart Peacock, Lily Proctor, Gavin Stuart, Eduardo L. Franco, Dirk van Niekerk, Gina Ogilvie

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Americas · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensMcGill UniversityCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlBC Cancer AgencySimon Fraser UniversityBC Centre for Disease ControlUniversity of British ColumbiaWomen's Health Research Institute
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthMichael Smith Health Research BC
Mots-clésColposcopyReferralMedicineTriageCervical screeningCohortCervical cancerObstetricsGynecologyPopulationCytologyCohort studyAscus (bryozoa)Hazard ratioCancerFamily medicineInternal medicineConfidence intervalEmergency medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Shifting from cytology to human papillomavirus (HPV)-based cervical cancer screening will initially increase colposcopy referrals. The anticipated impact on health systems has been raised as a concern for implementation. It is unclear if the higher rate of colposcopy referrals is sustained after initial HPV-based screens or reverts to new lower baselines due to earlier detection and treatment of precancer. This study aimed to investigate long-term rates of colposcopy referrals after participation in HPV-based screening. Methods: Participants of HPV for Cervical Cancer Screening trial (HPV FOCAL) received one (HPV1, N = 6204) or two (HPV2, N = 9540) HPV-based screens. After exit, they returned to British Columbia's (BC) cytology screening program. A comparison cohort from the BC screening population (BCS, N = 1,140,745) was identified, mirroring trial inclusion criteria. All participants were followed for 10-14 years through the provincial screening registry. Colposcopy referral rates per 1000 screens were calculated for each group. Trial colposcopy referrals for HPV1 and HPV2 were calculated under two referral scenarios: (1) all HPV positive referred to colposcopy; (2) cytology triage with ASCUS or greater referred to colposcopy. Colposcopy referrals from post-trial screens in HPV1 an HPV2 and all screens in BCS were based on actual recommendations from the screening program. A multivariable flexible survival regression model compared hazard ratios (HR) throughout follow-up. Findings: Scenario 2 referral rates were higher during initial HPV screen(s) vs cytology screen (HPV1: 28 per 1000 screens (95% CI: 24, 33), HPV2: 32 per 1000 screens (95% CI: 29, 36), BCS: 8 per 1000 screens (95% CI: 8.9)). However, post-trial rates in HPV1 and HPV2 were significantly lower than in BCS. Cumulative rates in HPV1 and HPV2 approached the cumulative rate in BCS 11-12 years after HPV-based screening (HPV1: 11 per 1000 screens (95% CI: 10, 12), HPV2: 16 per 1000 screens (95% CI: 15-17), BCS: 11 per 1000 screens (95% CI: 10, 11)). Adjusted models demonstrated reductions in referral rates in HPV1 (HR = 0.6, 95% CI: 0.5, 0.7) and HPV2 (HR = 0.7, 95% CI: 0.6, 0.8) relative to BCS by 54 and 72 months post-final HPV screen respectively. Interpretation: Reduced colposcopy referral rates were observed after initial rounds of HPV-based screening. After initial HPV screening, referral rates to colposcopy after cytology triage were below the current rates seen in a centralized cytology program after approximately four years. Any expected increase in referrals at initiation of HPV-based screening could be countered by staged program implementation. Funding: This work was supported by the National Institutes of Health (R01 CA221918), Michael Smith Health Research BC (RT-2021-1595), and the Canadian Institutes of Health Research (MCT82072).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,217
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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