Human papillomavirus prevalence in unvaccinated heterosexual males following a national female vaccination program
Notice bibliographique
Résumé
Background: In Australia, high uptake of the quadrivalent human papillomavirus (4vHPV) vaccine has led to reductions in the prevalence of human papillomavirus (HPV) genotypes 6, 11, 16, and 18 in women and girls aged ≤25 years. We evaluated the impact of the program impact on HPV prevalence in unvaccinated male subjects. Methods: Sexually active heterosexual male subjects aged 16-35 years were recruited in 2014-2016. Participants provided a self-collected penile swab sample for HPV genotyping (Roche Linear Array) and completed a demographic and risk factor questionnaire. Results: The prevalence of 4vHPV genotypes among 511 unvaccinated male subjects was significantly lower in those aged ≤25 than in those aged >25 years: 3.1% (95% confidence interval, 1.5%-5.7%) versus 13.7% (8.9%-20.1%), respectively (P < .001); adjusted prevalence ratio, 0.22 (.09-.51; P < .001). By contrast, the prevalence of high-risk HPV genotypes other than 16 and 18 remained the same across age groups: 16.8% (95% confidence interval, 12.6%-21.9%) in men aged ≤25 years and 17.9% (12.4%-25.0%) in those aged >25 years (P = .76); adjusted prevalence ratio, 0.98, (.57-1.37; P = .58). Conclusions: A 78% lower prevalence of 4vHPV genotypes was observed among younger male subjects. These data suggest that unvaccinated men may have benefited from herd protection as much as women from a female-only HPV vaccination program with high coverage.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».