Déterminants virologiques de la discordance entre la biopsie diagnostique du col et l’histologie finale au traitement
Bibliographic record
Abstract
Introduction : Une infection persistante aux VPH à haut risque peut causer des lésions précancéreuses de haut grade du col de l’utérus (HSIL). Les femmes diagnostiquées à la colposcopie avec HSIL sont orientées au traitement par conisation (LEEP). L’analyse du spécimen de LEEP peut confirmer le HSIL, ou démontrer une discordance en présence d’une lésion de bas grade (LSIL) ou d’une histologie normale. Ces femmes ont donc été traitées inutilement. La discordance pourrait être due à une régression des HSIL ou à une erreur de lecture. Objectif : Déterminer les caractéristiques cliniques et virales associées à l’obtention d’un résultat normal ou de bas-grade au traitement (discordance). Méthodes : CoHIPP est un essai contrôlé randomisé effectué dans 13 centres de colposcopie à travers le Canada, comparant les stratégies de suivi après traitement pour HSIL. Des femmes enrôlées dans CoHIPP, nous avons sélectionné et apparié 355 cas de discordance et 355 témoins concordants. Une régression logistique univariée conditionnelle et des analyses univariées ont permis de déterminer l’association entre la discordance et les caractéristiques cliniques et virales (génotype, charge virale, polymorphisme). Le génotype a été obtenu par le test Hybrid Capture 2 ainsi que le Linear Array, la charge virale par PCR en temps réel et le polymorphisme par séquençage. Résultats : L’âge et le délai entre le diagnostic et le traitement étaient similaires pour les cas et les témoins. L’absence de VPH à haut risque au traitement est associée à une augmentation du risque de discordance (OR : 23,60 95% CI: 9,83-74,03). Les types 16, 31, 33 ou 52 étaient significativement associés à une diminution du risque de discordance. L’association entre le VPH16 (comparé à l’absence de VPH ou la présence de VPH à bas risque) et la discordance était la plus forte. La charge virale ainsi que les analyses de polymorphisme ne sont pas de bons prédicteurs de la discordance. Discussion/Conclusion : Des recherches futures devraient investiguer l’usage d’un test générique pour VPH à haut risque pour identifier les femmes avec une biopsie diagnostique HSIL qui pourrait être suivies au lieu d’être traitées.
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 | 0.006 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".