Global estimates of expected and preventable cervical cancers among girls born between 2005 and 2014: a birth cohort analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: WHO has launched an initiative aiming to eliminate cervical cancer as a public health problem. Elimination is a long-term target that needs long-lasting commitment. To support local authorities in implementing human papillomavirus (HPV) vaccination, we provide regional and country-specific estimates of cervical cancer burden and the projected impact of HPV vaccination among today's young girls who could develop cervical cancer if not vaccinated. METHODS: The expected number of cervical cancer cases in the absence of vaccination among girls born between 2005 and 2014 was quantified by combining age-specific incidence rates from GLOBOCAN 2018 and cohort-specific mortality rates by age from UN demographic projections. Preventable cancers were estimated on the basis of HPV prevalence reduction attributable to vaccination and the relative contribution of each HPV type to cervical cancer incidence. We assessed the number of cervical cancer cases preventable through vaccines targeting HPV types 16 and 18, with and without cross-protection, and through vaccines targeting HPV types 16, 18, 31, 33, 45, 52, and 58. FINDINGS: Globally, without vaccination, the burden of cervical cancer in these birth cohorts is expected to reach 11·6 million (95% uncertainty interval 11·4-12·0) cases by 2094. Approximately 75% of the burden will be concentrated in 25 countries mostly located in Africa and Asia, where the future number of cases is expected to increase manyfold, reaching 5·6 million (5·4-6·0) cases in Africa and 4·5 million (4·4-4·6) cases in Asia. Worldwide immunisation with an HPV vaccine targeted to HPV types 16 and 18, with cross-protection against HPV types 31, 33, and 45, could prevent about 8·7 million (8·5-9·0) cases. INTERPRETATION: Detailed estimates of the increasing burden of cervical cancer and projected impact of HPV vaccination is of immediate relevance to public health decision makers. Shifting the focus of projections towards recently born girls who could develop cervical cancer if not vaccinated is fundamental to overcome stakeholders' hesitancy towards HPV vaccination. FUNDING: Bill & Melinda Gates Foundation, Canadian Institutes of Health Research.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».