Modeling the epidemiological impact and cost-effectiveness of a combined schoolgirl HPV vaccination and cervical cancer screening program among Chinese women
Notice bibliographique
Résumé
Human papillomavirus (HPV) infection is common in women and also the main cause of cervical cancer. Based on a dynamic compartmental model, we aimed to evaluate the population impact and cost-effectiveness of strategies that combined cervical cancer screening and HPV schoolgirl vaccination for Chinese women. The effectiveness of interventions was assessed by comparing modeled scenarios to the status quo, where a 3-y cervical cancer screening program remained at a 20% coverage and without a universal HPV vaccination program. Our study demonstrated that increasing screening coverage from 20% to 50% would reduce the high-risk HPV (HR-HPV) prevalence to 5.4%, whereas a universal schoolgirl vaccination program using the quadrivalent vaccine (qHPV) with a coverage of 50% would reduce the prevalence to 2.9% by 2069. Scaling-up the cervical screening coverage to 50% will prevent 16,012 (95% CI: 8,791 to 25,913) Disability-Adjusted Life-Years (DALYs) per year, with an incremental cost-effectiveness ratio (ICER) of US$ 10,958 (95% CI: $169 to $26,973)/DALY prevented. At the current qHPV price, vaccinating 50% of school girls will prevent 13,854 (95% CI: 8,355 to 20,776) DALYs/year, but the corresponding incremental cost-effectiveness ratio (ICER, US$ 83,043, 95% CI: $52,234 to $138,025) exceeds cost-effectiveness threshold (i.e., 3 times GDP per-capita of China: $30,792). The qHPV vaccine requires at least a 50% price reduction to be cost-effective. Vaccinating schoolgirls will result in a large population health benefit in the long term, but such a universal HPV vaccination program can only be cost-effective with a substantial price reduction.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».