Toward an Economic Analysis of the Environmental Burden of Disease Among Canadian Children
Notice bibliographique
Résumé
There have been calls for increased investments in research in Canada to determine the extent of exposure and the associated health effects of environmental risks to child health. When allocating scare public health resources, decision makers often rely on cost-benefit analysis to determine whether specific expenditures will yield significant economic benefits by reducing adverse health outcomes. This article describes the elements required for an economic analysis of the environmental burden of disease among Canadian children. Such analysis would require reviewing the strength of the association between environmental exposures and specific adverse pregnancy outcomes and childhood diseases. Second, it would determine the prevalence of childhood diseases and conditions in order to estimate the total economic and social costs associated with the overall burden of childhood diseases in Canada. The next step is to determine how much of the overall burden of disease among Canadian children can be attributed to environmental exposures. Recent environmental burden of disease analyses in other jurisdictions have led to advancement in methodologies that could support this work in Canada. Finally, the economic and social costs attributable to the environmental burden of childhood diseases in Canada could be estimated. Estimates of the economic costs of environmentally related diseases can then be used to determine the appropriate level of investments in scientific research. This article argues for initial investments in establishing a biomonitoring program of children's and pregnant women's exposure to environmental chemicals, as well as a Canadian longitudinal cohort study on the environmental influences on child health and development.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».