Experts say that cervical cancer could be eliminated worldwide with screening, human papillomavirus vaccine
Notice bibliographique
Résumé
The first study examined how new cervical cancer cases could be eliminated by introducing or increasing HPV vaccination coverage or by combining vaccination levels with cervical cancer screening once or twice in a woman's lifetime.1 The second study evaluated how cervical cancer deaths could be reduced by treatment along with vaccination and screening.2 Both modeled the impact of these interventions in 78 low- and lower-middle-income countries (LMICs) in which the disease is the second most common cancer. WHO established the Cervical Cancer Elimination Modelling Consortium, which conducted the studies to evaluate how successful these strategies would be. The group consists of modeling teams from Université Laval in Quebec, Canada; Harvard TH Chan School of Public Health in Boston, Massachusetts; and Australia's Cancer Council NSW. The first study assessed scenarios that included HPV vaccination of girls, vaccination combined with screening women aged 35 years, and vaccination combined with screening twice in a woman's lifetime. Researchers found that vaccination alone could reduce the number of cervical cancer cases by more than 89%—or 60 million cases—in LMICs. Countries in which incidences are currently more than 25% per 100,000 women would not be able to eliminate the disease with vaccination alone, however; in sub-Saharan Africa, for example, elimination would be possible in only 27% of countries. If twice-per-lifetime screening were scaled up in addition to vaccination, 100% of countries could achieve elimination by reducing cases by 97% and averting 74 million cases by 2120. In addition, this strategy would speed up the disease elimination process by 11 to 31 years. The second study evaluated all 3 of the interventions in WHO's strategy and found that 300,000 deaths, equivalent to a reduction of 34%, could be averted by 2030. Projected to 2070, such an effort would avert 14.6 million deaths and reduce mortality by 92% versus only 62% with vaccination alone. Although researchers say that their findings underscore the need to act immediately on all 3 fronts, they note that these results will be achievable only through a combination of significant international financial aid and political commitment aimed at scaling up vaccination, screening, and treatment. At press time, the studies' recommendations were expected to be considered for approval by WHO.
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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 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,010 |
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 ».