Ranking the most efficient human papillomavirus vaccination strategies in low-income and lower-middle income countries: a mathematical modelling analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One-dose vaccination and increased vaccine supply provide the opportunity for low-income countries (LICs) and lower-middle-income countries (LMICs) to extend human papillomavirus (HPV) vaccination to populations other than girls aged 9-14 years targeted by routine vaccination. The aim of our study was to use mathematical modelling to identify and rank HPV vaccination strategies according to their efficiency at reducing cervical cancer in LICs and LMICs. METHODS: In this mathematical modelling analysis, we used HPV-ADVISE to model the efficiency of 162 vaccination strategies in 67 LICs and LMICs varying the following parameters: targeted populations (girls and women or gender neutral); age cohorts (routine vaccination at age 9 years or multi-age cohorts up to age 14 years, 20 years, 25 years, 30 years, and 35 years); number of doses (one or two); and vaccination coverage (40-90%), under different one-dose vaccine efficacy and duration assumptions. We measured efficiency using the number of doses needed to prevent one cervical cancer (ie, number needed to vaccinate [NNV]), obtained by dividing the incremental number of doses given by the incremental number of cervical cancers averted over 100 years. We ranked, incrementally, all strategies from most to least efficient. FINDINGS: Globally, under our base-case assumptions (80% vaccination coverage, non-inferior one-dose vaccine, and unfeasibility of increasing vaccination coverage), the model projects that, following routine vaccination of girls aged 9 years with one dose, the most efficient strategies (efficiency frontier) would be, in order: multi-age cohort vaccination of girls aged 10-14 years with one dose (NNV 48); multi-age cohort vaccination of girls aged 15-20 years with one dose (NNV 64); multi-age cohort vaccination of women aged 21-25 years with two doses (NNV 369); routine and multi-age cohort vaccination of boys aged 9-20 years with one dose (NNV 512); multi-age cohort vaccination of women aged 26-30 years (NNV 640) and 31-35 years (NNV 771) with two doses. Under all scenarios investigated (varying vaccination coverage, one-dose vaccine assumptions, and country characteristics), the model projects that the most efficient strategies would be to vaccinate girls up to age 20 years with one dose. The next most efficient strategies depend on the vaccination coverage that can be achieved and the cervical cancer incidence in a given country. INTERPRETATION: Our study suggests that the most efficient vaccination strategy to prevent cervical cancer in LICs and LMICs is to vaccinate girls aged up to 20 years with a single-dose vaccine with high vaccination coverage, before adding boys or providing a second dose to girls. The choice of additional populations to vaccinate will depend on the characteristics and prioritisation goals of a country. FUNDING: WHO, Canadian Institute of Health Research, and the Gates Foundation.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».