Human papillomavirus and cervical cancer: burden of illness and basis for prevention.
Notice bibliographique
Résumé
Genital infection with human papillomaviruses (HPV) is one of the most common sexually transmitted conditions. The central causal role in cervical carcinogenesis of the so-called high oncogenic-risk (HR)-HPV genotypes, such as HPV-16, has been established as a likely but not sufficient cause of virtually all cases of cervical cancer worldwide. HR-HPV infection also causes a substantial proportion of other anogenital neoplasms and oral squamous cell carcinomas. Infection with low-oncogenic-risk HPV, such as HPV-6 and -11, causes a large proportion of low-grade squamous intraepithelial lesions of the cervix and benign lesions of the anogenital areas known as condylomata acuminata (genital warts). Subclinical and clinical HPV infections are responsible for high morbidity and impose a great burden on the healthcare system. Organized or opportunistic screening with Papanicolaou (Pap) cytology in high-income countries has substantially reduced cervical cancer morbidity and mortality during the last 50 years. However, Pap cytology screening has failed to reduce cervical cancer mortality in many middle-income countries, and most low-income countries cannot make the necessary public health investments to deploy organized screening. The availability of 2 prophylactic HPV vaccines represents the best hope for preventing most cases of cervical cancer and HPV-associated diseases.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».