The feminization of HPV: How science, politics, economics and gender norms shaped U.S. HPV vaccine implementation
Notice bibliographique
Résumé
Human papillomavirus (HPV) can cause a number of anogenital cancers (i.e., cervical, penile, anal, vaginal, vulvar) and genital warts. A decade ago, the HPV vaccine was approved, and has been shown to be a public health achievement that can reduce the morbidity and mortality for HPV-associated diseases. Yet, the mistaken over-identification of HPV as a female-specific disease has resulted in the feminization of HPV and HPV vaccines. In this critical review, we trace the evolution of the intersection of science, politics, economics and gender norms during the original HPV vaccine approval, marketing era, and implementation. Given the focus on cervical cancer screening, women were identified as bearing the burden of HPV infection and its related illnesses, and the group responsible for prevention. We also describe the consequences of the feminization of HPV, which has resulted primarily in reduced protection from HPV-related illnesses for males. We propose a multilevel approach to normalizing HPV vaccines as an important aspect of overall health for both genders. This process must engage multiple stakeholders, including providers, parents, patients, professional organizations, public health agencies, policymakers, researchers, and community-based organizations.
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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 | 0,003 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».