Do cervical cancer data justify human papillomavirus vaccination in India? Epidemiological data sources and comprehensiveness
Notice bibliographique
Résumé
Evidence for health policy in India: do we have enough data?Recently, two reports were published in leading journals.The first report in Lancet (Vol.379:May12, 2012) by Rajesh Dikshit et al., infers that the most common fatal cancer in women aged 30-69 years is cervical with burden of 17.1% 1 .The latest paper in the Journal of the Royal Society of Medicine states the highest age-adjusted mortality rate of 7.7 per 100,000 as being for cervical cancer 2 .Earlier evidence suggests it is around 65.5 in a rural area 3 .Thus the range of estimates for the disease burden varies from a low of 7.7 to a high of 65.5.For policy makers, this poses as a significant problem, as to which estimate to trust?All the population-based registries from India and other data sources, as in the recent article, refer to data mostly from cancers reported from registries.Those depend mainly data from urban conurbations of the country 2 .The data from registries in India cover less than five percent of the total population of the country.Conclusions drawn from these registries cannot be viewed as representative of the total population, given that rural areas are mostly missed out, and cervical cancer rates might be higher in rural areas.The new cases of cancer detected by registries underrepresent the total number of cases, and may overrepresent the less severe cases or cases from upper socioeconomic strata who are able to afford healthcare 4 .At best, none of these studies can provide causal interpretations.Methodologically, none of these papers have sufficient information to tackle one putative question: whether cancer of the cervix is highly prevalent or not in India.Hence, authors of the paper did not have reliable data to either support or reject the idea that HPV vaccine should be put to trial 5 .
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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 | 0,140 | 0,435 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».