Notice bibliographique
Résumé
According to world-wide estimates, human papil-lomavirus (HPV) infection is responsible for 5.2%of all cancers.1,2 The association between HPV and cervical cancer has been well-known for many decades, but the link between HPV and cancers of the anus, penis, vagina, vulva and oropharynx has only recently been con-firmed.3 Cervical cancer rates have been declining in Canada and the United States, consistent with the success-ful adoption of Papanicolaou smear screening programs,4,5 but the incidence of other HPV-related cancers has been increasing. The increasing incidence of these HPV-related cancers has been attributed to changes in lifestyle-related risk factors, most notably sexual behaviour.5 Analysis of trends in incidence and birth cohorts in both the US and the United Kingdom have shown an increased risk of HPV-related cancer in more recent birth cohorts and recent time periods,5,6 and these increases have been attrib-uted to generational changes in sexual patterns and increased exposure to HPV.6 HPV vaccines are now broadly used in the prevention of cervical cancer. In Alberta, HPV vaccination programs were implemented in 2008 and, as in many other jurisdictions, have been funded only for females. Although HPV vaccination programs may reduce the incidence of HPV-related cancers other than cervical cancer,6 they remain the subject of much public policy debate in Canada.7 In this study, we sought to examine trends in noncervical HPV-related cancers over time and compare them with relative changes in cervical cancer and non–HPV-related cancers with similar risk factors. Trends in the incidence of human papillomavirus-related noncervical and cervical cancers in Alberta, Canada: a population-based study
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,732 | 0,454 |
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 ».