Assessing high-risk human papillomavirus-based cervical precancer screening recommendations and implications among women aged 60/65 years and older in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to assess the prevalence of high-risk HPV (hr-HPV) infection, cervical lesions observed through visual inspection, and abnormal cytology among women aged ≥ 60 years screened by the Cervical Cancer Prevention and Training Centre, Ghana. We further compared screening outcomes between women aged ≥ 60 and ≥ 65 years to assess the implications of applying these age cut-offs for screening cessation. Among 1,319 women screened, the overall mean ages were 66.7 and 71.2 years among ≥ 60- and ≥ 65-year-olds, respectively. The overall prevalence of hr-HPV infection was 27.9% (95% CI, 25.1 - 31.0), with a higher prevalence among ≥ 65-year-olds (30.8%; 95% CI, 26.6 - 35.2). Visual inspection 'positivity' rates were 1.9% (95% CI, 1.2 - 2.8) among ≥ 60-year-olds and 1.9% (95% CI, 1.0 - 3.2) among ≥ 65-year-olds. Cytology revealed ASCUS or worse lesions in 8.6% (95% CI, 1.8 - 23.1). Factors independently associated with hr-HPV infection among all women aged ≥ 60 included HIV co-infection (aOR, 4.12; 95% CI, 2.48 - 6.84), age (aOR, 1.03; 95% CI, 1.00 - 1.05), parity (aOR, 1.08; 95% CI, 1.02 - 1.14), and earning an income (aOR, 1.54; 95% CI, 1.10 - 2.15). In the ≥ 65-year-old subgroup, these associations were attenuated, except for HIV infection (aOR, 4.20; 95% CI, 2.07 - 8.49; p-value < 0.001). Among histopathologically-confirmed CC cases, 39.1% (95% CI, 31.7 - 46.8) were ≥ 60-year-olds, while 25.4% (95% CI, 19.1 - 32.7) were ≥ 65-year-olds. The study indicates a higher prevalence of hr-HPV infection among older women compared to community-dwelling younger women, with similar rates of cervical lesions on colposcopy. Given the increasing life expectancy in Ghana, the population of older women at risk for CC is expected to grow. Therefore, it is premature to recommend age-based cessation of cervical precancer screening in older women in Ghana. The context of limited access to screening and the opportunistic nature of screening, supports a more conservative approach to CC prevention among older women, particularly those living with HIV.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».