A review of data systems for assessing the impact of HPV vaccination in selected high-income countries
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The introduction of effective human papillomavirus (HPV) vaccination, screening, and treatment programs has led the World Health Organization to call for the global elimination of cervical cancer. Assessing progress toward this goal is supported through monitoring vaccination coverage and its impact. AREAS COVERED: We performed a targeted review to assess the characteristics of HPV-related data systems from seven high-income countries (HICs) that represented varied approaches, including Australia, Canada, France, Italy, Scotland, Sweden, and the United States (US). Included data systems focused on preventive and early detection measures: HPV vaccination and cervical screening programs, as well as HPV-related disease outcomes. Differences were observed in approach to development of data systems, along with variation in geographical scope and methods of data collection. EXPERT OPINION: A challenge exists in how to best follow-up the ongoing global-scale elimination efforts in a comprehensive manner. These sources provide a wealth of information regarding the strengths and limitations of, and notable variation among, current data systems used in HICs. This review can inform improvements to existing prevention programs and the implementation of new programs in other countries, and thus support optimization of cervical cancer prevention policy.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».