Human papillomavirus infection and transmission among couples through heterosexual activity
Bibliographic record
Abstract
Le virus du papillome humain (VPH) est l'infection transmissible sexuellement (ITS) la plus répandue. Une grande majorité des infections à VPH se résorbent spontanément. Cependant, la petite proportion d’infections à VPH persistantes peut avoir des coûts substantiels de traitement et de morbidité comme conséquence. Des génotypes de VPH à haut risque oncologique (HR-HPV), y compris HPV-16 et 18, sont identifiés sans équivoque comme facteur causal principal pour le cancer cervical, et peuvent également causer d'autres cancers anogénitaux, de la tête et du cou. Les infections avec des génotypes de VPH à bas risque oncologique (LR-HPV), comme HPV-6 et -11, sont associées aux lésions bénignes comprenant les verrues génitales. Plusieurs projections de l'impact des nouveaux vaccins de VPH et des techniques de dépistage utilisent des modèles de transmission dynamiques qui exigent des évaluations précises de la probabilité de transmission lors de l'exposition. En outre, les limitations biologiques et pratiques des vaccins courants exigent que nous explorions autant d'options de prévention que possibles. Une question critique de recherches est de savoir si les condoms assurent une protection. Les objectifs principaux de la thèse consistaient à caractériser des modèles typiques d’infection au VPH parmi les couples hétérosexuels dans une nouvelle relation, identifier des facteurs de risque pour l'infection au VPH, et estimer les probabilités de transmission du VPH par relation de couple et par acte coïtal. J'ai effectué une simulation préliminaire de Monte Carlo pour estimer la probabilité de transmission de VPH, puis j’ai conçu et entrepris une étude des couples hétérosexuels. Les objectifs de thèse ont été élaborés en utilisant les données de base de l'étude de cohorte HITCH (HPV Infection and Transmission among Couples through Heterosexual activity) qui se poursuit toujours. La population de l’étude est composée$
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".