Economics of preventing premature mortality and impaired cognitive development in children through home-fortification: A health policy perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Home-fortification is a new strategy of adding micronutrients including zinc and iron to home-made foods. Zinc supplementation may prevent morbidity and mortality related to diarrheal illnesses, and iron supplementation may improve cognitive development, in children. OBJECTIVES: To project clinical and economic effects of home-fortification in children in an urban slum of Karachi, Pakistan. METHODS: This is a cost benefit analysis of 5,000 simulated male and female infants (6-12 months) assigned to micronutrients or placebo for 4 months and followed for 55 years. We linked the effect of zinc on longitudinal prevalence of diarrhea to mortality, and the effect of iron on hemoglobin to IQ scores and lifetime earnings. Cost estimates were based on volumes of resource utilization from the Pakistan Sprinkles Diarrhea study. Main outcome was incremental benefit defined as the gain in lifetime earnings after accounting for the incremental costs of micronutrients over placebo (societal perspective). RESULTS: Our model projected that the reduction in diarrhea and improvement in hemoglobin concentrations through home-fortification was associated with reduced child mortality, higher IQ scores, and higher earnings. The present value of incremental benefit was $106 (95 percent probability interval = $17 to $193) U.S. dollars, which corresponds to $464.79 ($74.54 to $846.27) international dollars using a purchasing power parity exchange rate. CONCLUSIONS: Home-fortification appears to improve clinical outcomes at a reasonable cost, and may actually be cost beneficial when lifetime earnings are considered.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».