Swab‐based anal cancer screening in men living with <scp>HIV</scp>: Projected outcomes for different screening algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Screening for and treatment of anal cancer precursor lesions, high-grade squamous intraepithelial lesions (HSIL), can prevent anal cancer. Recent guidelines set by the International Anal Neoplasia Society recommend digital anal rectal examination (DARE) and anal swab-based screening of high-risk individuals by means of high-risk (hr)HPV testing or cytology. We used our biobank containing data of more than 600 high-resolution anoscopy (HRA) screened participants (94% men with HIV) to compare the possible screening algorithms. We selected the 298 screening participants in whom anal swabs were successfully tested for hrHPV and cytology, parallel to HRA screening (DARE followed by complete visual inspection by HRA). We compared outcomes of several strategies (single-test, co-testing, two-step testing) with one or two positive tests required for HRA referral, resulting in 20 possible screening algorithms. We also assessed the sensitivity of DARE to detect anal cancer. We found that the percentage of missed HSIL was lowest with hrHPV testing, either alone (14.2%) or combined with cytology (≥ASCUS threshold: 4.4%; HSIL threshold: 8.8%) (co-testing or two-step testing, with ≥1 positive test required for HRA referral). Using these screening algorithms, 61.0 %, 79.0 %, and 63.7% of the participants were referred for HRA. While in some scenarios a small percentage of cancers was missed, all were detected by DARE. Whatever strategy is chosen, screening outcomes will have to be monitored closely to evaluate the program and make adaptations when necessary.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».