Predictors of HSIL Treatment Failure
Notice bibliographique
Résumé
Objectif : Les traitements répétés des lésions précancéreuses du col utérin (HSIL), nécessaires en cas d’échecs de traitement, sont associés à des issues obstétriques négatives, telle qu’une augmentation de la mortalité néonatale. Nous avons investigué l’association entre un grand nombre de facteurs de risque potentiels pour l’échec de traitement des HSIL dans le but d’identifier des prédicteurs potentiellement modifiables de l’échec de traitement. Méthodes : La population source était constituée de 1 548 femmes canadiennes qui ont subi un premier traitement pour HSIL. L’échec de traitement a été défini comme étant un diagnostic histologique de HSIL ou cancer au cours des deux années suivant le traitement. Nous avons mené une étude cas-témoins nichée incluant les 101 cas d’échec de traitement ainsi que les témoins appariés 1 :1 par centre de traitement et par date d’échec. Nous avons calculé des rapports de cotes (OR) et intervalles de confiance (CI) à 95% à l’aide de régressions logistiques conditionnelles, pour les associations entre l’échec de traitement et l’âge, le nombre d’accouchements, le statut tabagique, le nombre de partenaires sexuels, l’utilisation du condom, la méthode de contraception, les marges, le nombre de passages, le diagnostic sur le spécimen de traitement, le génotype du VPH, et le nombre de types. Nous avons aussi estimé l’association entre la charge virale et les variants du VPH16 et du VPH18 et l’échec de traitement. Résultats : Les marges positives vs négatives (OR ajusté=4.05, 95% CI 1.57-10.48), la positivité pour le VPH16/18 vs autres types (OR ajusté=2.69, 95% CI 1.32-5.49), et avoir un variant similaire au prototype du VPH16 vs le prototype (OR ajusté=2.49, 95% CI 1.07-5.83) étaient des prédicteurs de l’échec de traitement des HSIL. Être plus âgé, avoir des lésions plus sévères, avoir une infection monotype, et avoir une variation à la position 7521 chez celles avec le VPH16 pourraient augmenter le risque d’échec de traitement, mais les associations n’étaient pas statistiquement significatives. Les estimations pour les autres facteurs étaient proches de la valeur nulle. Nous n’avons pas observé de modification d’effet du génotype sur le risque de l’échec de traitement par le tabagisme, ni par les marges. Conclusion : Seules les marges positives, la positivité pour le VPH16/18 et avoir un variant similaire au prototype étaient des prédicteurs d’un échec de traitement au cours des deux années suivant le traitement. Malgré l’aspect non-modifiable des prédicteurs identifiés, ils sont informatifs et pourront éclairer la prise en charge et le suivi clinique.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».