Estimating the long-term impact of a prophylactic human papillomavirus 16/18 vaccine on the burden of cervical cancer in the UK
Notice bibliographique
Résumé
To predict the public health impact on cervical disease by introducing human papillomavirus (HPV) vaccination in the United Kingdom, we developed a mathematical model that can be used to reflect the impact of vaccination in different countries with existing screening programmes. Its use is discussed in the context of the United Kingdom. The model was calibrated with published data. The impact of vaccination on cervical cancer and deaths, precancerous lesions and screening outcomes were estimated for a vaccinated cohort of 12-year-old girls, among which it is estimated that there would be a reduction of 66% in the prevalence of high-grade precancerous lesions and a 76% reduction in cervical cancer deaths. Estimates for various other measures of the population effects of vaccination are also presented. We concluded that it is feasible to forecast the potential effects of HPV vaccination in the context of an existing national screening programme. Results suggest a sizable reduction in the incidence of cervical cancer and related deaths. Areas for future research include investigation of the beneficial effects of HPV vaccination on infection transmission and epidemic dynamics, as well as HPV-related neoplasms in other sites.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».