Human papillomavirus vaccine delivery strategies that achieved high coverage in low- and middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess human papillomavirus (HPV) vaccination coverage after demonstration projects conducted in India, Peru, Uganda and Viet Nam by PATH and national governments and to explore the reasons for vaccine acceptance or refusal. METHODS: Vaccines were delivered through schools or health centres or in combination with other health interventions, and either monthly or through campaigns at fixed time points. Using a two-stage cluster sample design, the authors selected households in demonstration project areas and interviewed over 7000 parents or guardians of adolescent girls to assess coverage and acceptability. They defined full vaccination as the receipt of all three vaccine doses and used an open-ended question to explore acceptability. FINDINGS: Vaccination coverage in school-based programmes was 82.6% (95% confidence interval, CI: 79.3-85.6) in Peru, 88.9% (95% CI: 84.7-92.4) in 2009 in Uganda and 96.1% (95% CI: 93.0-97.8) in 2009 in Viet Nam. In India, a campaign approach achieved 77.2% (95% CI: 72.4-81.6) to 87.8% (95% CI: 84.3-91.3) coverage, whereas monthly delivery achieved 68.4% (95% CI: 63.4-73.4) to 83.3% (95% CI: 79.3-87.3) coverage. More than two thirds of respondents gave as reasons for accepting the HPV vaccine that: (i) it protects against cervical cancer; (ii) it prevents disease, or (iii) vaccines are good. Refusal was more often driven by programmatic considerations (e.g. school absenteeism) than by opposition to the vaccine. CONCLUSION: High coverage with HPV vaccine among young adolescent girls was achieved through various delivery strategies in the developing countries studied. Reinforcing positive motivators for vaccine acceptance is likely to facilitate uptake.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».