Evaluation of Cervical Cancer Screening in Japan: Challenges and Future Directions for Negative Intraepithelial Lesion or Malignancy/High-Risk Human Papillomavirus Positive Case Management
Notice bibliographique
Résumé
Cervical cancer screening is crucial for early detection and prevention. In Japan, women with negative intraepithelial lesion or malignancy (NILM) and high-risk human papillomavirus (HR-HPV) positivity are recommended retest for 12 months, rather than immediate colposcopy. International guidelines differ, and often prioritize early colposcopy for persistent HPV16/18 infections. This study evaluates Japan's current screening approach, and identifies areas for improvement. A retrospective cohort study analyzed cervical cancer screening data from Saga Prefecture (2019-2021), assessing follow-up adherence, colposcopy referral rates, and CIN2+ and CIN3+ detection among NILM/HR-HPV+ cases. Among 27,789 individuals screened, 2248 (8.1%) were NILM/HR-HPV+. Follow-up adherence after 12 months was 54.4%. Of these, 132 with cytological abnormalities underwent colposcopy, revealing CIN2+ in 27.3% of cases. Additionally, 561 women with persistent NILM/HR-HPV+ underwent colposcopy, with CIN2+ in 7.6% and CIN3+ in 3.9% of cases. Japan's current NILM/HR-HPV+ management strategy could delay the detection of high-grade cervical lesions. International guidelines favor earlier colposcopy referrals, particularly for HPV16/18+ cases. To improve cervical cancer prevention, Japan should consider a risk-based stratification model, enhance follow-up adherence, expand colposcopy access, and develop a national patient tracking system. Adopting primary HPV-based screening could attain the best global practices, facilitating earlier detection and reducing cervical cancer.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».