Modelling multi-site transmission of the human papillomavirus and its impact on vaccination effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Previous HPV models have only included genital transmission, when evidence suggests that transmission between several anatomical sites occurs. We compared model predictions of population-level HPV vaccination effectiveness against genital HPV16 infection in women, using a 1) uni-site (genital site), and a 2) multi-site model (genital and one extragenital site). METHODS: We developed a uni-site and a multi-site deterministic HPV transmission model, assuming natural immunity was either site-specific or systemic. Both models were calibrated to genital HPV16 prevalence (5%-7.5%), whilst the multi-site model was calibrated to HPV16 prevalence representative of oral (0%-1%) and anal (1%-7.5%) sites. For each model, we identified 2500 parameter sets that fit endemic genital and extragenital prevalences within pre-specified target ranges. In the Base-case analysis, vaccination was girls-only with 40% coverage. Vaccine efficacy was 100% for all sites with lifetime protection. The outcome was the relative reduction in genital HPV16 prevalence among women at post-vaccination equilibrium (RRprev). RRprev was stratified by extragenital prevalence pre-vaccination. RESULTS: Under assumptions of site-specific immunity, RRprev with the multi-site model was generally greater than with the uni-site model. Differences between the uni-site and multi-site models were greater when transmission from the extragenital site to the genital site was high. Under assumptions of systemic immunity, the multi-site and uni-site models yielded similar RRprev in the scenario without immunity after extragenital infection. In the scenario with systemic immunity after extragenital infection, the multi-site model yielded lower predictions of RRprev than the uni-site model. CONCLUSIONS: Modelling genital-site only transmission may overestimate vaccination impact if extragenital infections contribute to systemic natural immunity or underestimate vaccination impact if a high proportion of genital infections originate from extragenital infections. Under current understanding of heterosexual HPV transmission and immunity, a substantial bias from using uni-site models in predicting vaccination effectiveness against genital HPV infection is unlikely to occur.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».