Cost‐effectiveness of Mama‐SASHA: a project to improve health and nutrition through an integrated orange‐fleshed sweetpotato production and health service delivery model
Notice bibliographique
Résumé
The Mama‐SASHA project aims to improve the health and nutrition of pregnant/lactating women and children <2 years through an integrated orange‐fleshed sweetpotato (OFSP) and health service strategy in Western Kenya. We analyzed the cost effectiveness from a societal perspective. We estimated the incremental cost‐effectiveness ratio (ICER) of the intervention, which includes OFSP vouchers provided at antenatal care (ANC) visits, nutrition education, and pregnant women's clubs, compared to status quo ANC services. Effectiveness data from a quasi‐experimental study were used to estimate DALYs associated with changes in vitamin A deficiency, stunting, wasting, anemia, diarrhea, and mortality for children <2 years and their mothers. We used ingredients based micro‐costing to estimate economic costs of agriculture, health and community interventions, including opportunity costs of labor for health workers, community volunteers and participants. Net economic cost over three years was US @445,151. 77 DALYs were averted per year, mostly attributable to improvements in stunting and anemia. The ICER was US @1,919 per DALY averted, which is two times Kenya's GDP per capita (@994 per person) and meets cost‐effectiveness criteria set by WHO. Benefits not convertible into DALY's include improved sweetpotato yield, food security, extension services and nutritional knowledge.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,006 | 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 ».