Population-Level Impact of the Bivalent, Quadrivalent, and Nonavalent Human Papillomavirus Vaccines: A Model–Based Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bivalent and quadrivalent human papillomavirus (HPV) vaccines are now licensed in several countries. Furthermore, clinical trials examining the efficacy of a nonavalent vaccine are underway. We aimed to compare the potential population-level effectiveness of the bivalent, quadrivalent, and candidate nonavalent HPV vaccines. METHODS: We developed an individual-based, transmission-dynamic model of HPV infection and disease in a population stratified by age, gender, sexual activity, and screening behavior. The model was calibrated to highly stratified sexual behavior, HPV epidemiology, and cervical screening data from Canada. RESULTS: Under base case assumptions, vaccinating 12-year-old girls (70% coverage) with the bivalent (quadrivalent) vaccine is predicted to reduce the cumulative incidence of anogenital warts (AGWs) by 0.0% (72.1%), diagnosed cervical intraepithelial neoplasia lesions 2 and 3 (CIN2 and -3) by 51.0% (46.1%), and cervical squamous cell carcinoma (SCC) by 31.9% (30.5%), over 70 years. Changing from a bivalent (quadrivalent) to a nonavalent vaccine is predicted to reduce the cumulative number of AGW episodes by an additional 66.7% (0.0%), CIN2 and -3 episodes by an additional 9.3% (12.5%), and SCC cases by an additional 4.8% (6.6%) over 70 years. Differences in predicted population-level effectiveness between the vaccines were most sensitive to duration of protection and the time horizon of analysis. The vaccines produced similar effectiveness at preventing noncervical HPV-related cancers. CONCLUSIONS: The bivalent vaccine is expected to be slightly more effective at preventing CIN2 and -3 and SCC in the longer term, whereas the quadrivalent vaccine is expected to substantially reduce AGW cases shortly after the start of vaccination programs. Switching to a nonavalent vaccine has the potential to further reduce precancerous lesions and cervical cancer.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».