Human papillomavirus incidence and transmission by vaccination status among heterosexual couples
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding human papillomavirus (HPV) transmission dynamics within couples is necessary for optimal vaccine catch-up strategies. We used data from the Transmission Reduction and Prevention with HPV Vaccination (TRAP-HPV) study to estimate sex-specific incidence and transmission rates. METHODS: The TRAP-HPV study enrolled (2014-2022) new (≤6 months) heterosexual couples aged 18+ in Montreal, Canada. The study employed a 2 × 2 factorial design. Participants (n = 308) were randomized into four groups: neither partner vaccinated against HPV, only the male partner vaccinated against HPV, only the female partner vaccinated against HPV, or both partners vaccinated against HPV. Genital samples, collected at 0, 2, 4, 6, 9, and 12 months, were genotyped for 36 HPV types. We performed time-to-event analyses for vaccine-targeted HPVs (6/11/16/18/31/33/45/52/58) and HPVs phylogenetically related (35/39/44/59/67/68/70) and unrelated (26/34/40/42/51/53/54/56/61/62/66/69/71/72/73/81/82/83/84/89) to vaccine-targeted types, using type-specific HPV infections as the unit of analysis. RESULTS: Participants had a mean age of 25.5 years (SD 6.0), and a median of 6 (IQR: 2-15) lifetime sexual partners. Among males, incidence rates (in events/1000 months) were 0.99 (95 % CI: 0.17-3.07) and 1.67 (95 % CI: 0.75-3.51) in the two groups with vaccinated males versus 2.42 (95 % CI: 0.97-7.63) and 3.35 (95 % CI: 1.95-6.30) in the groups with unvaccinated males. Results were similar for the three HPV groups. CONCLUSIONS: There was no consistent pattern of protection against incident HPV detection in females and no indication that recent vaccination was associated with lower transmission in discordant couples or with protection for one's partner. Findings should not be generalized to younger populations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».