Prevalence and genotype distribution of human papillomavirus in cervical adenocarcinoma (usual type and variants): A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cervical glandular neoplasms represent a heterogeneous group of tumors for which a comprehensive overview of the involvement of high‐risk human papillomaviruses (HPV) in pathogenesis is still lacking. We first searched MEDLINE (PubMed), Embase, and Scopus databases (until October 2022), and systematically reviewed available literature. We then quantitatively estimated both pooled and genotype‐specific prevalence of HPV DNA as well as the influence of various factors (e.g., geographical region, histological subtype, tissue/sample type) on computed effect size by means of random effects meta‐analysis. In total, 379 studies comprising 17 129 cases of cervical adenocarcinoma were identified. The pooled HPV prevalence was 78.4% (95% confidence interval [95% CI]: 76.2–80.3) with a significant between‐study heterogeneity ( I 2 = 79.4%, Q test p < 0.0001). Subgroup analyses indicated that the effect size differed substantially by geographical region (from 72.5% [95% CI: 68.7–76.1] in Asia to 86.8% [95% CI: 82.2–90.3] in Oceania) ( p < 0.0001) and histological subtype of cancer (from 9.8% [95% CI: 5.5–17] in gastric‐type to 85% [95% CI: 79.6–89.2] in usual‐type cervical adenocarcinoma) ( p < 0.0001). HPV16 and HPV18 were by far the most frequently detected viral strains with specific prevalence of 49.8% (95% CI: 46.9–52.6) and 45.3% (95% CI: 42.8–47.8), respectively. When stratified by continent or histologic variant, these genotype‐specific results varied in a relatively limited manner. Altogether, these findings support that all histological subtypes of cervical adenocarcinoma are etiologically linked to high‐risk HPV but to varying degrees. Therefore, a dual‐criteria classification taking into account accurately both morphological and virological aspects could be an interesting evolution of the current binary World Health Organization classification, better reflecting the pathogenic diversity of the disease.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».