Temporal Trends in Cervical Human Papillomavirus Prevalence Among Females in Xiamen, China (2016-2023): Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Human papillomavirus (HPV) is a primary causative agent of cervical cancer, accounting for more than 90% of cases worldwide. Epidemiological data on regional HPV prevalence and genotype distribution are critical for tailoring targeted cervical cancer prevention strategies, particularly in regions with limited population-based studies. Objective: This study aimed to investigate temporal trends in the prevalence of overall HPV infection and vaccine-targeted HPV genotypes among females in Xiamen between 2016 and 2023 using annual cross-sectional analyses. Methods: We analyzed retrospective deidentified data from 63,553 females who underwent HPV genotyping of cervical exfoliated cells at Zhongshan Hospital affiliated with Xiamen University from 2016 to 2023. Data on HPV genotyping, age, and detection time were collected from the hospital's electronic information system. For each year, we conducted a cross-sectional assessment of HPV infection status to calculate annual HPV prevalence. Temporal trends of HPV prevalence were analyzed across 3 pandemic periods (prepandemic: 2016-2019, pandemic: 2020-2022, and postpandemic: 2023) and by age groups. Results: The overall HPV prevalence was 25.24% (16,039/63,553), comprising high-risk human papillomavirus (HR-HPV) at 19.26% (12,242/63,553) and low-risk human papillomavirus (LR-HPV) at 10.08% (6409/63,553). Vaccine-targeted HPV prevalence rates were bivalent human papillomavirus at 3.56% (2264/63,553), quadrivalent human papillomavirus at 5.89% (3746/63,553), and nine-valent human papillomavirus at 13.64% (8666/63,553), respectively. Notably, the number of non-vaccine-targeted HPV genotypes accounted for 16.01% (10,177/63,553) of all tested females and 63.45% (10,177/16,039) of HPV-positive cases. The top 5 HR-HPV genotypes were HPV52 (3000/63,553, 4.72%), HPV58 (1895/63,553, 2.98%), HPV53 (1582/63,553, 2.49%), HPV16 (1461/63,553, 2.30%), and HPV39 (1116/63,553, 1.76%), while HPV81 (1407/63,553, 2.21%), HPV61 (1268/63,553, 2%), and HPV6 (1101/63,553, 1.73%) were the most prevalent LR-HPV genotypes. Temporal analysis revealed significant declines in the prevalence of overall HPV, HR-HPV, LR-HPV, bivalent human papillomavirus, quadrivalent human papillomavirus, nine-valent human papillomavirus, and specific genotypes (HPV52, HPV58, HPV16, HPV39, and HPV6) from 2016 to 2019 to 2023 (all P<.001). Conversely, HPV81 prevalence increased significantly in 2023 compared to 2020-2022 (2.44% vs 1.96%; P<.001). Age-stratified analysis of HPV prevalence showed a significant declining trend with increasing age (P<.001), with peak prevalence observed in the ≤20-year age group. Conclusions: Cervical HPV infection, particularly non-vaccine-targeted genotypes, remains a substantial public health burden in Xiamen, highlighting the urgency to develop broader spectrum vaccines, to enhance cervical cancer screening programs, and to implement age-specific interventions, specifically for females aged ≤20 years. Long-term surveillance of emerging HPV genotypes and vaccination coverage is recommended.
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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 | 0,001 |
| 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 ».