Association Between Component Costs, Study Methodologies, and Foodborne Illness–Related Factors with the Cost of Nontyphoidal <i>Salmonella</i> Illness
Notice bibliographique
Résumé
Nontyphoidal Salmonella spp. are one of the most common causes of bacterial foodborne illness. Variability in cost inventories and study methodologies limits the possibility of meaningfully interpreting and comparing cost-of-illness (COI) estimates, reducing their usefulness. However, little is known about the relative effect these factors have on a cost-of-illness estimate. This is important for comparing existing estimates and when designing new cost-of-illness studies. Cost-of-illness estimates, identified through a scoping review, were used to investigate the association between descriptive, component cost, methodological, and foodborne illness-related factors such as chronic sequelae and under-reporting with the cost of nontyphoidal Salmonella spp. illness. The standardized cost of nontyphoidal Salmonella spp. illness from 30 estimates reported in 29 studies ranged from $0.01568 to $41.22 United States dollars (USD)/person/year (2012). The mean cost of nontyphoidal Salmonella spp. illness was $10.37 USD/person/year (2012). The following factors were found to be significant in multiple linear regression (p≤0.05): the number of direct component cost categories included in an estimate (0-4, particularly long-term care costs) and chronic sequelae costs (inclusion/exclusion), which had positive associations with the cost of nontyphoidal Salmonella spp. illness. Factors related to study methodology were not significant. Our findings indicated that study methodology may not be as influential as other factors, such as the number of direct component cost categories included in an estimate and costs incurred due to chronic sequelae. Therefore, these may be the most important factors to consider when designing, interpreting, and comparing cost of foodborne illness studies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».