Detection and Clearance of Type-Specific and Phylogenetically Related Genital Human Papillomavirus Infections in Young Women in New Heterosexual Relationships
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding the natural history of human papillomavirus (HPV) infections is essential to cervical cancer prevention planning. We estimated HPV type-specific infection detection and clearance in young women. METHODS: The HPV Infection and Transmission among Couples through Heterosexual activity (HITCH) study is a prospective cohort of 502 college-age women who recently initiated a heterosexual relationship. We tested vaginal samples collected at 6 clinical visits over 24 months for 36 HPV types. Using rates and Kaplan-Meier analysis, we estimated time-to-event statistics with 95% confidence intervals (CIs) for detection of incident infections and clearance of incident and present-at-baseline infections (separately). We conducted analyses at the woman- and HPV-levels, with HPV types grouped by phylogenetic relatedness. RESULTS: By 24 months, we detected incident infections in 40.4% (CI, 33.4%-48.4%) of women. Incident subgenus 1 (43.4; CI, 33.6-56.4), 2 (47.1; CI, 39.9-55.5), and 3 (46.6; CI, 37.7-57.7) infections cleared at similar rates per 1000 infection-months. We observed similar homogeny in HPV-level clearance rates among present-at-baseline infections. CONCLUSIONS: Our analyses provide type-specific infection natural history estimates for cervical cancer prevention planning. HPV-level analyses did not clearly indicate that high oncogenic risk subgenus 2 infections persist longer than their low oncogenic risk subgenera 1 and 3 counterparts.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».