Initial Coverage and Regional Disparities of the National HPV Vaccination Program in Poland: A Cross-Sectional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Cervical cancer is the second most common gynecological cancer worldwide, preventable through screening initiatives and vaccinations against its causative agent, anogenital human papillomavirus (HPV). This study aimed at measuring the coverage and uptake of the national HPV vaccination program launched in 2023 and implemented throughout Poland. Methods: This cross-sectional, observational study analyzed population data of adolescents in 11–13-year-old groups vaccinated in individual voivodeships (provinces) of Poland as provided by the National Health Fund and the Central Statistical Office. A p-value of <0.05 was considered statistically significant. Results: The rate of HPV vaccination participation under the population program was 8.67%. In the analyzed age groups, in both sexes, no statistically significant correlation was observed between the population size at a given age and population coverage or participation in HPV vaccination. However, a positive relationship in vaccination coverage was observed in individuals previously vaccinated with one dose in subsequent age groups, indicating a continued willingness to receive vaccination with further doses. No statistically significant difference in population coverage changes across voivodeships was found between the number of doses within the urban population share vs. rural population share. Conclusions: Our results show that, at 1.5 years of implementation of the national HPV vaccination program, the coverage and uptake of the program is considerably insufficient. The intensive corrective actions indicated are required to pave this program forward towards optimum results.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».