The Cost-Effectiveness of Exercise Training for the Primary and Secondary Prevention of Cardiovascular Disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle