Human Papillomavirus DNA testing with cytology triage in cervical screening: Influence of revealed versus concealed Human Papillomavirus Status
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: La relation de causalité entre virus du papillome humain (VPH) et cancer du col de l'utérus a permis des développements dans les technologies modernes de dépistage du col utérin. Au lieu de traditionnel de Papanicolaou (Pap) les essais, comme la modalité de dépistage unique, le soutien est de montage pour le dépistage primaire par des tests de dépistage du VPH détection de l'ADN, se réservant de cytologie pour le triage des femmes HPV-positives. Depuis l'interprétation du test de Papanicolaou est une procédure subjective, révélant la positivité HPV peuvent influer sur les évaluations cytotechniciens des anomalies cellulaires. Objectifs: Nous avons simulé le VPH algorithme avec de triage de Pap dans les trois populations de dépistage différents avec l'objectif d'évaluer et de comparer des propriétés diagnostiques (sensibilité, spécificité, valeurs positives et négatives prédictives) de cytologie comme un test de triage où cytotechniciens sont mis au courant du patient col de l'utérus statut HPV. Méthodes: Nous avons effectué une analyse post-hoc de diapositives précédemment recueillies col de l'utérus et des données cliniques à partir de (A) du Canada Cancer du col de première instance de dépistage (CCCaST), (B) une étude de dépistage de la République démocratique du Congo, et (C) du Brésil L'enquête sur la nutrition et la prévention du cancer du col (BRINCA). Diapositives col de l'utérus ont été obtenues et relu avec la connaissance du statut HPV pour tous les HPV-positif et un échantillon de contrôle des femmes HPV-négatives. Le cas échéant, un biais de vérification a été corrigé. Résultats: Un total de 1767 frottis ont été re-lire. Parmi les 915 relit pour les femmes HPV-positives, les contrastes entre révélé et caché lectures Pap démontré des améliorations de négatif à positif pour n = 109 et n = 124 à seuils ASC-US et LSIL, respectivement. Re-lit entraîné une augmentation des faux positifs, qui réduit les estimations de la spécificité. Au CIN2 point de terminaison maladie ou plus, la spécificité considérablement diminué au ASC-US de coupure pour les études (A) 86,6% à 75,3% et (C) 42,5% à 15,5%, et à LSIL seuil pour l'étude (C) 61,9% à 37,6 %. Sensibilité est resté pratiquement inchangé entre les lectures, avec une exception dans l'étude (C) où la performance de relire était supérieur (91,3% vs 71,9%, LSIL cut-off). L'ensemble des résultats ont été similaires pour les CIN3 ou plus point de terminaison maladie. Conclusions: Nous avons observé des baisses de la spécificité Pap quand HPV-positivité a été révélé, probablement à cause de prise de conscience des anomalies potentielles. Utilitaire de Pap cytologie dans le context de triage, il faudra l'adhésion stricte contrôle de la qualité et les performances peuvent bénéficier d'un seuil plus élevé de coupure (LSIL, par exemple).
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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 | 0,018 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».