Colposcopy referral rates post-introduction of primary screening with human papillomavirus testing: evidence from a large British Columbia cohort study
Notice bibliographique
Résumé
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).
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».