Substantial Decline in Vaccine-Type Human Papillomavirus (HPV) Among Vaccinated Young Women During the First 8 Years After HPV Vaccine Introduction in a Community
Notice bibliographique
Résumé
Background. Human papillomavirus (HPV) vaccine effectiveness and herd protection are not well established in community settings. Our objective was to determine trends in vaccine-type HPV in young women during the 8 years after vaccine introduction, to assess changes in HPV prevalence and characterize herd protection in a community. Methods. We recruited 3 samples of sexually experienced, 13–26-year-old adolescent girls and young women (hereafter women; N = 1180) from 2006–2014: before widespread vaccine introduction (wave 1) and 3 (wave 2) and 7 (wave 3) years after vaccine introduction. We determined the prevalence of vaccine-type HPV (HPV-6, -11, -16, and -18) among all, vaccinated, and unvaccinated women at waves 1, 2, and 3, adjusted for differences in participant characteristics, then examined whether changes in HPV prevalence were significant using inverse propensity score–weighted logistic regression. Results. Vaccination rates increased from 0% to 71.3% across the 3 waves. Adjusted vaccine-type HPV prevalence changed from 34.8% to 8.7% (75.0% decline) in all women, from 34.9% to 3.2% (90.8% decline) in vaccinated women, and from 32.5% to 22.0% (32.3% decline) in unvaccinated women. Among vaccinated participants, vaccine-type HPV prevalence decreased significantly from wave 1 to wave 2 (adjusted odds ratio, 0.21; 95% confidence interval, .13–.34) and from wave 1 to wave 3 (0.06; .03–.13). The same decreases were also significant among unvaccinated participants (adjusted odds ratios, 0.44; [95% confidence interval, .27–.71] and 0.59; [.35–.98], respectively). Conclusions. The prevalence of vaccine-type HPV decreased >90% in vaccinated women, demonstrating high effectiveness in a community setting, and >30% in unvaccinated women, providing evidence of herd protection.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».