The Cost-Effectiveness of Exercise Training for the Primary and Secondary Prevention of Cardiovascular Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although exercise training improves cardiovascular disease (CVD) risk factors, few studies have evaluated its potential long-term cost-effectiveness. METHODS: Using the Cardiovascular Disease Life Expectancy Model, a validated disease simulation model, we calculated the life expectancy of average 35- to 74-year-old Canadians found in the 1992 Canadian Heart Health Survey. The impacts of exercise training on cardiovascular risk factors were estimated as a 4% decrease in low-density lipoprotein (LDL) cholesterol, a 5% increase in high-density lipoprotein (HDL) cholesterol, and a 6 mm Hg decrease in both systolic and diastolic blood pressure. Exercise adherence was estimated at 50% for the first year and 30% for all additional years. Costs for a supervised exercise program determined from Canadian sources and converted to US dollars were estimated at $605 for the first year (medical evaluation, stress test, exercise prescription, and program costs) and $367 for all additional years (program costs). For an unsupervised program, the costs were estimated at $311 for the first year and $73 for all additional years. RESULTS: The cost-effectiveness (CE) of an unsupervised exercise program (1996 U.S. dollars) was less than $12,000 per year of life saved (YOLS) for all individuals. The CE of a supervised exercise program was less than $15,000/YOLS for men with CVD, and between $12,000 and $43,000 for women with CVD and men without CVD. CONCLUSIONS: Given the relatively few risks, substantial long-term benefits, and modest costs, an unsupervised exercise training program represents good value for all. A more expensive supervised exercise program is also cost-effective for most individuals with CVD.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».