Modeling the health and economic implications of adopting a 1-dose 9-valent human papillomavirus vaccination program in adolescents in low/middle-income countries: An analysis of Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent evidence suggests that 1 dose of the human papillomavirus (HPV) vaccine may have similar effectiveness in reducing HPV infection risk compared to 2 or 3 doses. OBJECTIVE: To evaluate the public health impact and cost-effectiveness of implementing a 1-dose or a 2-dose program of the 9-valent HPV vaccine in a low- and middle-income country (LMIC). METHODS: We adapted a dynamic transmission model to the Indonesia setting, and conducted a probabilistic sensitivity analysis using distributions reflecting the uncertainty in levels and durability of protection of a 1-dose that were estimated under a Bayesian framework incorporating 3-year vaccine efficacy data from the KEN SHE trial (base-case) and 10 year effectiveness data from the India IARC study (alternative analysis). Scenarios included different coverage levels targeted at girls-only, or girls and boys. Costs and benefits were computed over 100 years from a national single-payer perspective. RESULTS: Depending on the coverage and target population, the median number of cancer cases avoided in 2-dose programs ranged between 600,000-2,100,000, compared to 200,000-600,000 in 1-dose programs. The 1-dose programs are unlikely to be cost-effective compared to 2-dose programs even at low willingness-to-pay (WTP) thresholds. The girls-only 2-dose program tends to be cost-effective at lower WTP thresholds, particularly in scenarios with high coverage, dose price and discount rate, while the girls and boys 2-dose program is cost-effective at higher WTP thresholds. In the alternative analysis, 1-dose programs have higher probability of being cost-effective compared to the base-case, particularly for low WTP thresholds (less than 0.5 GDP) and for high coverage, dose price and discount rate. CONCLUSION: Adoption of 1-dose programs with 9-valent vaccine in an LMIC resulted in more vaccine-preventable HPV-related cancer cases than 2-dose programs. The 2-dose programs were more likely to be cost-effective than 1-dose programs for a wide range of WTP thresholds and scenarios.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».