389 Defining drivers of human papillomavirus (HPV) vaccine uptake in migrant populations globally and strategies and interventions to improve coverage
Notice bibliographique
Résumé
Abstract OP 10: Determinants of Health Disease and Interventions 2, B207 (FCSH), September 3, 2025, 15:45 - 16:45 Aims WHO’s Cervical Cancer Elimination Initiative has set a target of 90% human papillomavirus (HPV) vaccination coverage among girls by age 15 by 2030. However, progress has been slow, with only 27% global coverage in 2023. Migrants are considered an under-immunised group globally for many vaccine-preventable diseases, with data showing that they may experience a high burden of HPV infection and widespread HPV under-immunisation. We aimed to better understand the factors influencing the ability of these communities to get vaccinated for HPV. Methods We searched seven databases (e.g., Medline, Global Health) and websites (WHO, IOM, Google Scholar) for literature on drivers of HPV vaccination uptake among migrants globally, to December 2024 in any language. We conducted a hybrid thematic analysis using the WHO BeSD model (PROSPERO protocol: CRD42023401694). Results We identified 1,806 database records and included 117 studies involving 5,638,836 migrants across 16 countries. Factors negatively influencing vaccine uptake included concerns about vaccine safety, cultural beliefs, uncertainty about HPV vaccines/infection, low knowledge of HPV/HPV vaccine, inter-generational and family dynamics, exposure to negative information, and lack of recommendations from healthcare providers. Practical barriers included limited information on services, language issues combined with a lack of skilled interpreters, logistical challenges, and the high cost of the vaccine. Findings highlighted that free-of-charge and school-based schemes were effective in increasing uptake. Deploying trusted mediators (e.g., peer school health promoters, religious champions, community health workers) and implementing practical solutions to address missed opportunities (e.g., bundling HPV vaccination with other services) and for mobile migrants (e.g., eHealth) were also emphasised. Conclusions Migrants worldwide face complex barriers to HPV vaccination, resulting in missed opportunities for protection. In many low- and middle-income countries (LMICs), the vaccine is either unavailable or has to be paid for. Making progress toward cervical cancer elimination, requires addressing these barriers through multi-pronged strategies.
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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 | 0,017 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».