Prevalence of human papillomavirus in head and neck cancer patients in India: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human papillomavirus (HPV) is increasingly recognized as a significant risk factor in the development of head and neck cancers (HNCs), with varying prevalence and impact. This study aims to systematically review and analyze the prevalence of HPV in HNCs in India, providing insights into regional variations. METHODS: A comprehensive literature search was carried out using PubMed, Embase, and Web of Science up to November 10, 2023. Inclusion criteria focused on original research reporting HPV-positive cases among HNC patients in India. We used Nested-Knowledge software, for screening, and data extraction. The modified Newcastle-Ottawa Scale was used for quality assessment of included studies. We pooled the prevalence of HPV among HNC patients and performed a random-effects model meta-analysis using R software (version 4.3). RESULTS: The search yielded 33 studies, encompassing 4654 HNC patients. The pooled prevalence of HPV infection was found to be 33% (95% CI: 25.8-42.6), with notable heterogeneity (I² = 95%). Analysis of subgroups according to geographical location indicated varying prevalence rates. Specifically, the prevalence was 47% (95% CI: 32.2-62.4) in the eastern regions and 19.8% (95% CI: 10.8-33.4) in the western regions. No evidence of publication bias was detected. CONCLUSION: The observed considerable regional disparities on the prevalence of HPV in HNC patients in India emphasizes the need for integrated HPV vaccination and screening programs in public health strategies. The findings underline the necessity for further research to explore regional variations and treatment responses in HPV-associated HNCs, considering the impact of factors such as tobacco use and the potential benefits of HPV vaccination.
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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 | 0,012 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».