Human papillomavirus vaccine uptake among 9‐ to 17‐year‐old girls
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since 2006, the human papillomavirus (HPV) vaccine has been routinely recommended for preadolescent and adolescent girls in the United States. Depending on uptake patterns, HPV vaccine could reduce existing disparities in cervical cancer. METHODS: HPV vaccination status and reasons for not vaccinating were assessed using data from the 2008 National Health Interview Survey. Households with a girl aged 9-17 years were included (N = 2205). Sociodemographic factors and health behaviors associated with vaccine uptake were assessed using multivariate logistic regression. RESULTS: Overall, 2.8% of 9- to 10-year-olds, 14.7% of 11- to 12-year-olds, and 25.4% of 13- to 17-year-olds received at least 1 dose of HPV vaccine; 5.5% of 11- to 12-year-olds and 10.7% of 13- to 17-year-olds received all 3 doses. Factors associated with higher uptake in multivariate analysis included less than high school parental education, well-child check and influenza shot in the past year, and parental familiarity with HPV vaccine. Parents' primary reasons for not vaccinating were beliefs that their daughters did not need vaccination, that their daughters were not sexually active, or had insufficient vaccine knowledge. More parents with private insurance (58.0%) than public (39.8%) or no insurance (39.5%) would pay $360-$500 to vaccinate their daughters. CONCLUSIONS: Less than one quarter of girls aged 9-17 years had initiated HPV vaccination by the end of 2008. Efforts to increase HPV uptake should focus on girls in the target age group, encourage providers to educate parents, and promote access to reduced-cost vaccines.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».