Modeling the Sexual Transmissibility of Human Papillomavirus Infection using Stochastic Computer Simulation and Empirical Data from a Cohort Study of Young Women in Montreal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The authors estimated plausible ranges of the probability of human papillomavirus (HPV) transmission per coital act among newly forming couples by using stochastic computer simulation. Comparative empirical data were obtained in 1996-2001 from a cohort study of female university students in Montreal, Canada. Female prevalence and frequency of sexual intercourse and condom use were set equal to those in the cohort. Simulations included 240 combinations of male prevalence, the relative risk for protected versus unprotected sex, and per-act transmission probabilities. Those that produced expected HPV incidence within the 95% confidence interval observed in the cohort were selected. The observed 6-month cumulative incidence following acquisition of a new partner was 17.0% (95% confidence interval: 11.4, 23.0). Expected incidences consistent with those from cohort findings occurred in 54/240 simulations. The range of per-act transmission probabilities was 5-100% (median, 40%). Male HPV prevalence was the same as or greater than that for women in all consistent simulations. Varying condom effectiveness did not produce better-fitting data. This simulation suggests that HPV transmissibility is several-fold higher than that for other viral sexually transmitted infections such as human immunodeficiency virus or herpes simplex virus 2. With high transmissibility, any potential protective effect of condoms would disappear over multiple intercourse acts, underlining the need for an effective HPV vaccine.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».