Factors associated with human papillomavirus (HPV) virus load variations in genital infections in young women
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Human papillomaviruses (HPVs) are the most oncogenic viruses known to humans, with 12 high-risk (HR) genotypes causing nearly all cervical cancers. Cytology is commonly used to screen for cervical lesions but is currently being replaced by testing for high-risk HPV (HR HPV). Although HR HPV screening has a higher sensitivity, its specificity is limited, and it is currently advised to repeat the first screening 4 to 6 months later. To increase the sensitivity of the screening triage, other biomarkers have been suggested, including HPV viral load. Indeed, since 1999, several independent studies have found an association between HR HPV viral load in cervical samples and the severity of cervical disease. Here, we further explore the determinants of variations in HPV viral load in genital infections in young adult women. We analysed samples collected in the PAPCLEAR clinical cohort for participants who were infected by HPV genotypes for which we quantified virus load using qPCR targeting 13 genotypes. We developed a Bayesian statistical model estimating the effect of covariates of interest on the HPV viral load. To analyse precisely the viral load difference between HPV genotypes, phylogenetic distances between HPVs were also integrated in the Bayesian model. Our results fail to identify an effect of anti-HPV vaccination, co-infections by multiple HPVs or tobacco smoking on the detected viral load. On the opposite, swabs contained significantly more viral copies than cervical smears. Our results also highlight that most of the viral load variance could be explained at the genotype level (80%) rather than at the individual level (20%). Our model reveals important differences in viral load detected between the different genotypes tested, with HPV16 being the highest and HPV18 the lowest. The impact of phylogenetic signal on viral load was also estimated to be low, except for a cluster comprised of HPV53, HPV66 and HPV56. These results contribute to identifying the main drivers of HPV viral load detected and could help design needed future screening policies.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».