Impact populationnel de l'adoption d'un calendrier mixte de vaccination contre les virus du papillome humain au Québec : une étude de modélisation
Bibliographic record
Abstract
En 2018, la province de Québec a modifié son calendrier de vaccination contre les virus du papillome humain (VPH), remplaçant le calendrier comportant 2 doses de vaccin nonavalent par un calendrier de vaccination mixte, comportant une dose de vaccin nonavalent suivie d’une dose de vaccin bivalent. Toutefois, l’efficacité clinique et la durée de protection conférées par ce calendrier mixte ne sont pas connues avec précision, impliquant une incertitude quant à son impact populationnel sur l’incidence des maladies associées aux VPH. L’impact populationnel du calendrier mixte au Québec a été évalué à l’aide d’une étude de modélisation mathématique. Le modèle utilisé (HPV-ADVISE) est basé sur les individus et simule la dynamique de transmission des VPH à l’échelle populationnelle. Les mesures d’impact considérées incluent la réduction prédite par le modèle du taux d’incidence et du nombre total de cas des maladies attribuables aux VPH. L’effet de l’incertitude quant à l’efficacité vaccinale et la durée de protection sur l’impact du calendrier mixte a été exploré à l’aide d’analyses de sensibilité univariées. Pour les lésions cancéreuses et précancéreuses, les simulations ont globalement prédit une faible différence d’impact entre les scénarios les plus plausibles du calendrier mixte et le calendrier comportant 2 doses de vaccin nonavalent, conséquence de l’importance inférieure du fardeau attribuable aux génotypes 31/33/45/52/58 comparativement aux génotypes 16/18. L’impact sur l’incidence des condylomes s’est avéré beaucoup plus sensible à la durée de protection qu’à l’efficacité vaccinale. Pour les scénarios jugés plausibles, la réduction à long terme du taux d’incidence des condylomes a été prédite entre ~ 50 % (durée de protection de 20 ans) et 90 % (protection à vie, efficacité de 75 à 100 %). Cette grande variabilité dans les prédictions du modèle suggère qu’une surveillance populationnelle des infections à VPH et des condylomes suite à l’implantation du calendrier mixte pourrait être indiquée.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".