Real-world impact and effectiveness assessment of the quadrivalent HPV vaccine: a systematic review of study designs and data sources
Notice bibliographique
Résumé
Vaccine effectiveness and impact studies are typically observational, generating evidence after vaccine launch in a real-world setting. For human papillomavirus (HPV) vaccination studies, the variety of data sources and methods used is pronounced. Careful selection of study design, data capture and analytical methods can mitigate potential bias in such studies. We systematically reviewed the different study designs, methods, and data sources in published evidence (1/2007–3/2020), which assessed the quadrivalent HPV vaccine effectiveness and impact on cervical/cervicovaginal, anal, and oral HPV infections, anogenital warts, lesions in anus, cervix, oropharynx, penis, vagina or vulva, and recurrent respiratory papillomatosis. The rapid growth in access to real-world data allows global monitoring of effects of different public health interventions, including HPV vaccination programs. But the use of data which are not collected or organized to support research also underscore a need to develop robust methodology that provides insight of vaccine effects and consequences of different health policy decisions. To achieve the WHO elimination goal, we foresee a growing need to evaluate HPV vaccination programs globally. A critical appraisal summary of methodology used will provide timely guidance to researchers who want to initiate research activities in various settings.
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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 | 0,032 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».