Human Papillomavirus (HPV) Vaccines as an Option for Preventing Cervical Malignancies: (How) Effective and Safe?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We carried out a systematic review of HPV vaccine pre- and post-licensure trials to assess the evidence of their effectiveness and safety. We find that HPV vaccine clinical trials design, and data interpretation of both efficacy and safety outcomes, were largely inadequate. Additionally, we note evidence of selective reporting of results from clinical trials (i.e., exclusion of vaccine efficacy figures related to study subgroups in which efficacy might be lower or even negative from peer-reviewed publications). Given this, the widespread optimism regarding HPV vaccines long-term benefits appears to rest on a number of unproven assumptions (or such which are at odd with factual evidence) and significant misinterpretation of available data. For example, the claim that HPV vaccination will result in approximately 70% reduction of cervical cancers is made despite the fact that the clinical trials data have not demonstrated to date that the vaccines have actually prevented a single case of cervical cancer (let alone cervical cancer death), nor that the current overly optimistic surrogate marker-based extrapolations are justified. Likewise, the notion that HPV vaccines have an impressive safety profile is only supported by highly flawed design of safety trials and is contrary to accumulating evidence from vaccine safety surveillance databases and case reports which continue to link HPV vaccination to serious adverse outcomes (including death and permanent disabilities). We thus conclude that further reduction of cervical cancers might be best achieved by optimizing cervical screening (which carries no such risks) and targeting other factors of the disease rather than by the reliance on vaccines with questionable efficacy and safety profiles.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 découle