Bivalent Vaccine Effectiveness Against Type-Specific HPV Positivity: Evidence for Cross-Protection Against Oncogenic Types Among Dutch STI Clinic Visitors
Notice bibliographique
Résumé
Background: Observational postmarketing studies are important to assess vaccine effectiveness (VE). We estimated VE from the bivalent human papillomavirus (HPV) vaccine against HPV positivity of vaccine and nonvaccine types in a high-risk population. Methods: We included all vaccine-eligible women from the PASSYON study, a biennial cross-sectional survey in Dutch sexually transmitted infection clinics. Vaginal swabs were analyzed using a polymerase chain reaction-based assay (SPF10-LiPA25) able to detect the 12 high-risk HPV (hrHPV) types 16/18/31/33/35/39/45/51/52/56/58/59. We compared hrHPV positivity between self-reported vaccinated (≥1 dose) and unvaccinated women, and estimated VE by a logistic mixed model. Results: We included 1087 women of which 53% were hrHPV positive and 60% reported to be vaccinated. The adjusted pooled VE against HPV-16/18 was 89.9% (81.7%-94.4%). Moreover, we calculated significant VE against nonvaccine types HPV-45 (91%), HPV-35 (57%), HPV-31 (50%), and HPV-52 (37%). Among women who were offered vaccination 5/6 years ago, we estimated similar VE against HPV-16/18 (92%) and all hrHPV types (35%) compared to women who were offered vaccination <5 years ago (83% and 33%, respectively). Conclusion: We demonstrated high VE of the bivalent vaccine against HPV-16/18 and cross-protection against HPV-45/35/31/52. Protection against HPV-16/18 was sustained up to 6 years postvaccination.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».