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CC BY-NC-ND 4.0 · Geburtshilfe Frauenheilkd 2022; 82(12): 1387-1396
DOI: 10.1055/a-1857-6470
GebFra Science
Original Article

HPV High-risk Multiple Infection Is a Key Predictor of Cervical Dysplasia in Diagnostic LEEPs: a Retrospective Cohort Analysis

Mehrfachinfektion mit multiplen Hochrisiko-HPV-Typen ist ein Schlüsselprädiktor für zervikale Dysplasien in diagnostischen LEEPs: eine retrospektive Kohortenanalyse
Julia Wittenborn
1   Department of Obstetrics and Gynecology, University Hospital Aachen, Aachen, Germany (Ringgold ID: RIN39058)
,
Tomas Kupec
1   Department of Obstetrics and Gynecology, University Hospital Aachen, Aachen, Germany (Ringgold ID: RIN39058)
,
Severine Iborra
1   Department of Obstetrics and Gynecology, University Hospital Aachen, Aachen, Germany (Ringgold ID: RIN39058)
,
Elmar Stickeler
1   Department of Obstetrics and Gynecology, University Hospital Aachen, Aachen, Germany (Ringgold ID: RIN39058)
,
Laila Najjari
1   Department of Obstetrics and Gynecology, University Hospital Aachen, Aachen, Germany (Ringgold ID: RIN39058)
,
Lieven N. Kennes
2   Department of Economics and Business Administration, University of Applied Sciences Stralsund, Stralsund, Germany (Ringgold ID: RIN84592)
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Abstract

Objective This study aimed to identify predictors for the presence of cervical dysplasia in diagnostic LEEPs (Loop Electrical Excision Procedure) of the cervix.

Materials/Methods The study was designed as a retrospective single-institution cohort analysis of all patients who underwent LEEP without prior proof of high-grade intraepithelial lesion (diagnostic LEEP) between 2015 and 2020 in the Department of Obstetrics and Gynecology of University Hospital Aachen. In order to identify the most meaningful predictive variables for CIN status (CIN2+ or non-CIN2+), multivariate logistic regression was performed and a machine-learning method was used.

Results A total of 849 patients with an indication for loop excision of the cervix were assessed for eligibility. Finally, 125 patients without prior proof of CIN2+ were included into the study. Based on the final multivariate logistic regression model, multiple high-risk HPV infections (p = 0.001), the presence of a T2 transformation zone (p = 0.003) and major lesion changes (p = 0.015) as a result of the colposcopy examination were found to be statistically significant for CIN status based on the diagnostic LEEP. Subsequent ROC analysis showed a high predictive value for the model of 88.35% (AUC). The machine-learning technique (recursive partitioning) identified similar variables as important for CIN status with an accuracy of 75%.

Conclusion For clinical decision-making, the result of the colposcopy examination (T2, major change) as well as the results of HPV testing (multiple high-risk HPV infections) are stronger indicators for clinicians to perform diagnostic excisional procedures of the cervix than the presence of high-grade cytological abnormalities.

Zusammenfassung

Zielsetzung Ziel dieser Studie war die Identifizierung von Prädiktoren für das Auffinden von zervikalen Dysplasien in diagnostischen zervikalen LEEPs (Loop Electrical Excision Procedure).

Material/Methoden Es handelt sich um eine retrospektive monozentrische Kohortenanalyse aller Patientinnen, die sich einer LEEP ohne vorherigen Nachweis einer hochgradigen intraepithelialen Läsion (diagnostische LEEP) zwischen 2015 und 2020 in der Abteilung für Geburtsheilkunde und Gynäkologie des Universitätskrankenhauses in Aachen unterzogen. Um die aussagekräftigsten prognostischen Variablen für den CIN-Status (CIN2+ oder nicht-CIN2+) zu identifizieren, wurde eine multivariate logistische Regressionsanalyse durchgeführt und eine maschinelle Lernmethode verwendet.

Ergebnisse Insgesamt wurden 849 Patientinnen mit Indikation für eine elektrochirurgische Schlingenexzision des Zervix auf ihre Eignung überprüft. Es wurden schließlich 125 Patientinnen ohne vorherigen Nachweis einer CIN2+ Läsion in die Studie aufgenommen. Das endgültige multivariate logistische Regressionsmodell zeigte, dass Mehrfachinfektion mit multiplen Hochrisiko-HPV-Typen (p = 0,001), das Vorhandensein einer T2-Transformationszone (p = 0,003) sowie Major Lesion Changes (p = 0,015) in Folge der Kolposkopie-Untersuchung statistisch signifikant waren für den auf den diagnostischen LEEP basierenden CIN-Status. Die ROC-Analyse zeigte, dass das Modell einen hohen prognostischen Wert von 88,35% (AUC) aufwies. Die maschinelle Lernmethode (rekursive Partitionierung) hat ähnliche Variablen als wichtig für den CIN-Status mit einer Genauigkeit von 75% ermittelt.

Schlussfolgerung Für die klinische Entscheidungsfindung sind die Befunde der Kolposkopie-Untersuchung (T2, große Veränderung der Läsion) sowie die Ergebnisse von HPV-Tests (Infektionen mit mehreren Hochrisiko-HPV-Typen) wichtigere Indikatoren für das Ausführen von diagnostischen zervikalen Exzisionsverfahren als das Vorhandensein hochgradiger zytologischer Auffälligkeiten.

Schlüsselwörter

Kolposkopie - maschinelles Lernen - rekursive Partitionierung - zervikale Dysplasie

Keywords

colposcopy - machine learning - recursive partitioning - cervical dysplasia


Publikationsverlauf

Eingereicht: 26. Januar 2022

Angenommen nach Revision: 19. Mai 2022

Artikel online veröffentlicht:
16. August 2022

© 2022. The Author(s). This is an open access article published by Thieme under the terms of the Creative Commons Attribution-NonDerivative-NonCommercial-License, permitting copying and reproduction so long as the original work is given appropriate credit. Contents may not be used for commercial purposes, or adapted, remixed, transformed or built upon. (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).

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Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany

 

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