Different population-level vaccination effectiveness for HPV types 16, 18, 6 and 11
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given that the human papillomavirus (HPV) vaccine types have different durations of infectiousness and infectivity, the population-level vaccine effectiveness of these types may differ even if vaccine efficacy is identical. OBJECTIVE: To compare the type-specific effectiveness of vaccination against HPV types 16, 18, 6 and 11. METHODS: An individual-based stochastic model of HPV transmission (18 HPV-types) in a population stratified by age, gender and sexual activity was developed. Multiple parameter sets were identified by fitting the model to sexual behaviour data and age- and type-specific HPV prevalence. RESULTS: Under base case assumptions (70% coverage, 99% vaccine efficacy per act and 20 years' duration of protection), vaccinating 12-year-old girls is predicted to reduce HPV-16, HPV-18 and HPV-6/11 prevalence by 61% (80% uncertainty interval (UI) 53-77), 92% (80% UI 65-100) and 100% (80% UI 97-100), respectively, 50 years after the start of the vaccination programme. Differences in type-specific vaccine effectiveness increased over time, and decreased with improved vaccine efficacy characteristics. CONCLUSIONS: For the same vaccine efficacy, the population-level impact of HPV vaccination will most likely be different, with HPV-16, the most oncogenic type, having the lowest effectiveness. These results should be taken into account when designing and interpreting post-vaccination surveillance studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».