Racial and ethnic disparities in human papillomavirus‐associated cancer burden with first‐generation and second‐generation human papillomavirus vaccines
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the United States, the burden of human papillomavirus (HPV)-associated cancers varies by racial/ethnic group. HPV vaccination may provide opportunities for primary prevention of these cancers. Herein, the authors projected changes in HPV-associated cancer burden among racial/ethnic groups under various coverage assumptions with the available first-generation and second-generation HPV vaccines to evaluate changes in racial/ethnic disparities. METHODS: Cancer-specific mathematical models simulated the burden of 6 HPV-associated cancers. Model parameters, informed using national registries and epidemiological studies, reflected sex-specific, age-specific, and racial/ethnic-specific heterogeneities in HPV type distribution, cancer incidence, stage of disease at detection, and mortality. Model outcomes included the cumulative lifetime risks of developing and dying of 6 HPV-associated cancers. The level of racial/ethnic disparities was evaluated under each alternative HPV vaccine scenario using several metrics of social group disparity. RESULTS: HPV vaccination is expected to reduce the risks of developing and dying of HPV-associated cancers in all racial/ethnic groups as well as reduce the absolute degree of disparities. However, alternative metrics suggested that relative disparities would persist and in some scenarios worsen. For example, when assuming high uptake with the second-generation HPV vaccine, the lifetime risk of dying of an HPV-associated cancer for males decreased by approximately 60%, yet the relative disparity increased from 3.0 to 3.9. CONCLUSIONS: HPV vaccines are expected to reduce the overall burden of HPV-associated cancers for all racial/ethnic groups and to reduce the absolute disparity gap. However, even with the second-generation vaccine, relative disparities will likely still exist and may widen if the underlying causes of these disparities remain unaddressed. Cancer 2016;122:2057-66. © 2016 American Cancer Society.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».