Scientific approaches toward improving cervical cancer elimination strategies
Notice bibliographique
Résumé
At the 2023 EUROGIN workshop scientific basis for strategies to accelerate the elimination of cervical cancer and its causative agent, human papillomavirus (HPV) were reviewed. Although some countries have reached key performance indicators toward elimination (>90% of girls HPV vaccinated and >70% of women HPV screened), most are yet to reach these targets, implying a need for improved strategies. Gender-neutral vaccination, even with moderate vaccination coverage was highlighted as a strategy to achieve elimination more rapidly. It is more resilient against major disturbances in vaccination delivery, such as what happened during the coronavirus pandemic. Further, an analysis of ethical/legal issues indicated that female-restricted vaccination is problematic. Extended catch-up of vaccination with concomitant screening, and outreach to vulnerable groups were highlighted. Although birth cohorts with high coverage of HPV vaccination at school are protected against HPV, and HPVs have a very low reproductive rate in women above age 35, adult women below age 30 have inadequate direct protection. In addition to herd protection from gender-neutral vaccination, this group can be protected by offering concomitant catch-up HPV vaccination and HPV screening. Furthermore, hepatitis B vaccination experiences indicate that elimination cannot be achieved without prioritizing vulnerable/migrant populations. The long-lasting durability of vaccination-induced antibody responses suggests prolonged protection with HPV vaccines when adequately administrated. Finally, cost-effectiveness modelling suggests that high-coverage HPV vaccination in multiple population segments will be resource-saving due to reduced need for screening. In summary, the workshop found that strategically optimal deployment of vaccination will accelerate elimination of HPV and cervical cancer.
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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 | 0,034 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».