Human Papillomavirus Vaccines: Successes and Future Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Over a decade has passed since the first human papillomavirus (HPV) vaccine was introduced. These vaccines have received unequivocal backing from the scientific and medical communities, yet continue to be debated in the media and within the general public. The current review is an updated examination that the authors made five years ago on some of the key sociocultural and behavioral issues associated with HPV vaccine uptake and acceptability, given the changing HPV vaccine policies and beliefs worldwide. We explore current worldwide HPV vaccination rates, outline HPV vaccine policies, and revisit critical issues associated with HPV vaccine uptake including: risk compensation, perceptions of vaccine safety and efficacy, age of vaccination, and healthcare provider (HCP) recommendation and communication. While public scrutiny of the vaccine has not subsided, empirical evidence supporting its safety and efficacy beyond preventing cervical cancer has amassed. There are conclusive findings showing no link that vaccinated individuals engage in riskier sexual behaviors as a result of being immunized (risk compensation) both at the individual and at the policy level. Finally, HCP recommendation continues to be a central factor in HPV vaccine uptake. Studies have illuminated how HCP practices and communication enhance uptake and alleviate misperceptions about HPV vaccination. Strategies such as bundling vaccinations, allowing nurses to vaccinate via “standing orders,” and diversifying vaccination settings (e.g., pharmacies) may be effective steps to increase rates. The successes of HPV vaccination outweigh the controversy, but as the incidence of HPV-related cancers rises, it is imperative that future research on HPV vaccine acceptability continues to identify effective and targeted strategies to inform HPV vaccination programs and improve HPV coverage rates worldwide.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».