The impact of vaccination and coinfection on HPV and cervical cancer
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the relationship between coinfection with multiplestrains of human papillomavirus and cervical cancer may play a keyrole in vaccination strategies for the virus. In this article weformulate a model with two strains of infection and vaccination forone of the strains (strain 1, oncogenic) in order to investigate howmultiple strains of HPV and vaccination may affect the number ofcervical cancer cases and deaths due to infections with both typesof HPV. We calculate the basic reproductive number $R_i$ for bothstrains independently as well as the basic reproductive number forthe system based on $R_1$ and $R_2$. We also compute theinvasion reproductive number Ř i for straini when strain j is at endemic equilibrium ($i\nej$). We show that the disease-free equilibrium is locally stablewhen $R_0=max\{R_1,R_2\}1$. We determine stability ofthe single strain equilibria using the invasion reproductivenumbers. The $R_1,R_2$ parameter space is partitioned into 4 regionsby the curves $R_1=1, R_2=1,$ Ř 1 = 1, and Ř 2 = 1.In each region a different equilibrium is dominant. The presence ofstrain 2 can increase strain 1 related cancer deaths by more than100 percent, but strain 2 prevalence can be reduced by more than 90percent with 50 percent vaccination coverage. Under certainconditions, we show that vaccination against strain 1 can actuallyeradicate strain 2.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».