Aspects of Prophylactic Vaccination against Cervical Cancer and Other Human Papillomavirus-Related Cancers in Developing Countries
Notice bibliographique
Résumé
Cervical cancer and other human papillomavirus- (HPV-) related cancers are preventable, but preventive measures implemented in developing countries and especially in low-income rural regions have not been effective. Cervical cancer burden derived from sexually transmitted HPV infections is the heaviest in developing countries, and a dramatic increase in the number of cervical cancer cases is predicted, if no intervention is implemented in the near future. HPV vaccines offer an efficient way to prevent related cancers. Recently implemented school-based HPV vaccination demonstration programmes can help tackle the challenges linked with vaccine coverage, and access to vaccination and health services, but prevention strategies need to be modified according to regional characteristics. In urban regions WHO-recommended vaccination strategies might be enough to significantly reduce HPV-related disease burden, but in the rural regions additional vaccination strategies, vaccinating both sexes rather than only females when school attendance is the highest and applying a two-dose regime, need to be considered. From the point of view of both public health and ethics identification of the most effective prevention strategies is pivotal, especially when access to health services is limited. Considering cost-effectiveness versus justice further research on optional vaccination strategies is warranted.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».