Estimation of the potential overall impact of human papillomavirus vaccination on cervical cancer cases and deaths
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human papillomavirus (HPV) vaccination offers potential for primary prevention of HPV-related pre-cancers and cancers as demonstrated in clinical trials. Mathematical models have estimated the potential real-life impact of vaccination on the burden of cervical cancer (CC). However, these are restricted to evaluations in a limited number of countries. METHODS: Potential decline in CC cases and deaths with the AS04-adjuvanted HPV-16/18 vaccine of young girls naïve to HPV, was estimated at steady-state (vaccine coverage: 0-100%) based on clinical trial and country-specific incidence data. Data on vaccine efficacy were taken from the end of study PATRICIA trial of the AS04-adjuvanted HPV-16/18 vaccine. The numbers of cases and deaths due to HPV-16/18 were estimated and compared with those due to any HPV type to estimate the additional cases prevented. This difference estimates CC cases and deaths avoided due to protection against non-vaccine HPV types. Cost-offsets due to reductions in CC treatment were estimated for five countries (Brazil, Canada, Italy, Malaysia and South African Republic) using country-specific unit cost data. Additionally, cervical intraepithelial neoplasia grade 2 or 3 (CIN2/3)-related burden (cases and treatment costs) prevented by vaccination were estimated for two countries (Italy and Malaysia). RESULTS: HPV vaccination could prevent a substantial number of CC cases and deaths in countries worldwide, with associated cost-offsets due to reduced CC treatment. Cross-protection increased the estimated potential number of CC cases and deaths prevented by 34 and 18% in Africa and Oceania, respectively. Moreover, vaccination could result in a substantial reduction in the number of CIN2/3 lesions and associated costs. CONCLUSION: HPV vaccination could reduce the burden of CC and precancerous lesions in countries worldwide, part of disease burden reduction being related to protection against non HPV-16/18 related types.
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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) | 0,006 | 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.
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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 ».