Lack of clinician knowledge of human papillomavirus (HPV) vaccination to prevent HPV-related cancers in men: An interview study.
Notice bibliographique
Résumé
e18273 Background: Human papillomavirus (HPV) has a well-established link to cervical cancer and anogenital and oropharyngeal malignancies. Recognition of the HPV-caused cancer burden in males has led to expansions of female-only HPV vaccination programs to all genders. This study explored drivers of and barriers to gender-neutral HPV vaccination (GNV) program adoption, implementation, and potential impacts on the HPV-caused cancer burden. Methods: We conducted in-depth interviews with academic oncologists as well as advocacy, public health, infectious disease, and policy experts in six countries (Argentina, Australia, Austria, Brazil, Canada and Italy) from April-August 2018. Using a semi-structured discussion guide, we sought to elicit expert perceptions on factors affecting uptake of HPV vaccination in males and subsequent effects on the incidence of HPV-associated cancer. Data were analyzed for key themes. Results: Eighteen experts participated in the study, including three academic oncologists and two doctoral level oncology researchers. A key theme from the analysis was the critical need to promote education and awareness about GNV across all healthcare providers to facilitate vaccine uptake and high GNV coverage rates. Participants reported a lack of awareness among segments of practitioners about the effectiveness of the HPV vaccine in preventing HPV infection and associated cancers in all genders. They also described strategies to overcome knowledge gaps, such as partnerships with oncologists, cancer advocacy organizations, and professional medical societies, emphasizing the key role that all health care providers can play in raising awareness of the importance of HPV vaccination for all genders. Conclusions: Findings from this study suggest the need to enhance healthcare provider education about GNV, and the importance of a multi-specialty approach to promoting HPV vaccination to prevent infection and HPV associated morbidity and mortality in all genders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».