Modeling the Impact of Active HPV Testing Intervention on Cervical Cancer Burden in India
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The global burden of mortality in women due to cervical cancer is relatively high in low and medium-income countries (LMIC), particularly India. The majority of cervical cancer cases are due to persistent and long-term infection with the Human papillomavirus (HPV). HPV testing plays a crucial role in identifying women with HPV infections at an early stage, before progression to cervical cancer, enabling timely intervention. This helps in reducing the cervical cancer burden in LMIC, in addition to vaccination and screening. However, there are no systematic modelling studies to investigate the role of HPV testing in cervical cancer burden. This work develops a mathematical model to investigate the impact of active HPV testing in reducing HPV infections and cervical cancer burden in India. By introducing an HPV infected compartment using HPV testing, our model captures the dynamics of known infected and unknown infected individuals, tracking infection progression, recovery from HPV infection, and cancer outcomes (cancerous cases, cancer mortality, cancer survival). The parameters in the proposed model are calibrated using the literature and epidemiological data specific to the Indian context. The simulation studies involving different testing population ages and HPV testing coverage rates are performed to understand the impact of active testing. The results from these studies indicate that higher testing rates can reduce the prevalence of cervical cancer and overall mortality. Furthermore, an optimal control approach with the active HPV testing coverage as a decision variable is employed to derive cost-effective strategies for minimizing treatment and HPV testing expenses. These findings highlight the necessity of appropriate resource allocation and policy interventions to curb the prevalence of HPV and mitigate the global burden of cervical cancer in India.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».