Measuring vaccine effectiveness against persistent HPV infections: a comparison of different statistical approaches
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Persistent high-risk human papillomavirus (HPV) infection is endorsed by the World Health Organization as an intermediate endpoint for evaluating HPV vaccine effectiveness/efficacy. There are different approaches to estimate the vaccine effectiveness/efficacy against persistent HPV infections. METHODS: We performed a systematic literature search in Pubmed to identify statistical approaches that have been used to estimate the vaccine effectiveness/efficacy against persistent HPV infections. We applied these methods to data of a longitudinal observational study to assess their performance and compare the obtained vaccine effectiveness (VE) estimates. RESULTS: Our literature search identified four approaches: the conditional exact test for comparing two independent Poisson rates using a binomial distribution, Generalized Estimating Equations for Poisson regression, Prentice Williams and Peterson total time (PWP-TT) and Cox proportional hazards regression. These approaches differ regarding underlying assumptions and provide different effect measures. However, they provided similar effectiveness estimates against HPV16/18 and HPV31/33/45 persistent infections in a cohort of young women eligible for routine HPV vaccination (range VE 93.7-95.1% and 60.4-67.7%, respectively) and seemed robust to violations of underlying assumptions. CONCLUSIONS: As the rate of subsequent infections increased in our observational cohort, we recommend PWP-TT as the optimal approach to estimate the vaccine effectiveness against persistent HPV infections in young women. Confirmation of our findings should be undertaken by applying these methods after longer follow-up in our study, as well as in different populations.
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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 | 0,187 | 0,345 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».