MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408966732 · doi:10.1080/14737159.2025.2486653

Evolution and future of cervical cancer screening: from cytology to primary HPV testing and the impact of vaccination

2025· review· en· W4408966732 sur OpenAlexaff
Mariam El‐Zein, Eduardo L. Franco

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Molecular Diagnostics · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCervical cancerMedicineCytologyVaccinationCervical cancer screeningCervical screeningOncologyPapillomaviridaeHuman papillomavirusGynecologyCancerInternal medicineVirologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Cervical cancer remains a significant global health challenge despite decades of progress in screening and prevention. Global cervical cancer screening practices vary substantially, with many countries still relying on cytology-based methods, despite evidence supporting the superior performance of human papillomavirus (HPV)-based screening. AREAS COVERED: This review explores the historical evolution as well as current landscape and policies of cervical cancer screening, with a focus on Western countries. We discuss the gradual transition from cytology to HPV DNA testing as the primary screening method, while recognizing the continuing role of cytology as a triage method. We also argue that HPV vaccination will have a transformative impact on screening practices, necessitating the need for adapting screening strategies to a post-vaccination world. EXPERT OPINION: The role of cytology in cervical cancer screening will become increasingly limited due to its diminished effectiveness post-HPV vaccination, as many abnormal cytology results will likely be false positives. This could lead to unnecessary procedures, underscoring the need for adjustments in screening strategies and HPV testing to align with the fact that cervical precancerous lesions will become exceedingly rare.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,382 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueExpert Review of Molecular DiagnosticsMême sujetCervical Cancer and HPV ResearchTravaux en français237 207