Impact of single-dose HPV vaccination on HPV 16 and 18 prevalence in South African adolescent girls with and without HIV
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The World Health Organization has endorsed single-dose human papillomavirus (HPV) vaccination, but data on the impact on HPV prevalence in high HIV burden settings are limited. METHODS: A single-dose bivalent HPV vaccine was delivered to adolescent girls in grade 10 in a schools-based campaign in 1 district in South Africa. Impact on HPV 16 and 18 prevalence was evaluated using repeat cross-sectional surveys. A clinic-based survey in girls aged 17-18 years established HPV 16 and 18 prevalence in a prevaccine population (n = 506, including 157 living with HIV) in 2019 and was repeated in the same age group and sites in a single-dose eligible population in 2021 (n = 892, including 117 with HIV). HPV DNA was detected on self-collected vaginal swabs using the Seegene Anyplex II HPV 28. Population impact was estimated overall and by HIV status using prevalence ratios adjusted for differences in sexual behavior between surveys. RESULTS: Single-dose vaccination campaign coverage was 72% (4807 of 6673) of eligible girls attending high school (n = 66) in the district. HPV 16 and 18 prevalence was 35% lower in the postvaccine survey overall (adjusted prevalence ratio = 0.65, 95% confidence interval [CI] = 0.51 to 0.83; P < .001) and 37% lower in those living with HIV (adjusted prevalence ratio = 0.63, 95% CI = 0.41 to 0.95; P = .026). No protective effect was seen for nonvaccine oncogenic HPV types 33, 35, 39, 51, 52, 56, 58, 59, or 68 overall (adjusted prevalence ratio = 1.14, 95% CI = 1.03 to 1.26; P = .011) or in those living with HIV (adjusted prevalence ratio = 1.00, 95% CI = 0.83 to 1.21. P = 0.99). CONCLUSION: These data provide reassuring evidence of single-dose impact on population-level HPV 16 and 18 prevalence in a South African population, irrespective of HIV status.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».