Strategies to accelerate the elimination of cervical cancer in British Columbia, Canada: a modelling study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To eliminate cervical cancer in Canada by 2040, defined as an annual age-standardized incidence rate (ASIR) lower than 4.0 per 100 000 women, the Canadian Partnership Against Cancer (CPAC) identified 3 priorities for action: increasing human papillomavirus (HPV) vaccine coverage, implementing HPV-based screening and increasing screening participation, and improving follow-up after abnormal screen results. Our objective was to explore the impact of these priorities on the projected time to elimination of cervical cancer in British Columbia. METHODS: We used OncoSim-Cervical, a microsimulation model led and supported by CPAC and developed by Statistics Canada that simulates HPV transmission and the natural history of cervical cancer for the Canadian population. We updated model parameters to reflect BC's historical participation rates and program design. We simulated the transition to HPV-based screening and developed scenarios to explore the additional impact of achieving 90% vaccination coverage, 95% screening recruitment, 90% ontime screening, and 95% follow-up compliance. We projected cervical cancer incidence, ASIR, and year of elimination for the population of BC for 2023-2050. RESULTS: HPV-based screening at current vaccination, participation, and follow-up rates can eliminate cervical cancer by 2034. Increasing on-time screening and follow-up compliance could achieve this target by 2031. Increasing vaccination coverage has a small impact over this time horizon. INTERPRETATION: With the implementation of HPV-based screening, cervical cancer can be eliminated in BC before 2040. Efforts to increase screening participation and follow-up through this transition could potentially accelerate this timeline, but the transition from cytology- to HPV-based screening is fundamental to achieving this goal.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».