Eliminating artificial trans fatty acids in Argentina: estimated effects on the burden of coronary heart disease and costs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the impact of Argentine policies to reduce trans fatty acids (TFA) on coronary heart disease (CHD), disability-adjusted life years (DALYs) and associated health-care costs. METHODS: We estimated the baseline intake of TFA before 2004 to be 1.5% of total energy intake. We built a policy model including baseline intake of TFA, the oils and fats used to replace artificial TFAs, the clinical effect of reducing artificial TFAs and the costs and DALYs saved due to averted CHD events. To calculate the percentage of reduction of CHD, we calculated CHD risks on a population-based sample before and after implementation. The effect of the policies was modelled in three ways, based on projected changes: (i) in plasma lipid profiles; (ii) in lipid and inflammatory biomarkers; and (iii) the results of prospective cohort studies. We also estimated the present economic value of DALYs and associated health-care costs of coronary heart disease averted. FINDINGS: We estimated that projected changes in lipid profile would avert 301 deaths, 1066 acute CHD events, 5237 DALYs and 17 million United States dollars (US$) in health-care costs annually. Based on the adverse effects of TFA intake reported in prospective cohort studies, 1517 deaths, 5373 acute CHD events, 26 394 DALYs and US$ 87 million would be averted annually. CONCLUSION: Even under the most conservative scenario, reduction of TFA intake had a substantial effect on public health. These findings will help inform decision-makers in Argentina and other countries on the potential public health and economic impact of this policy.
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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 | 0,002 |
| 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 ».