Economic evaluation of the benefits of reducing acute cardiorespiratory morbidity associated with air pollution
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few assessments of the costs and benefits of reducing acute cardiorespiratory morbidity related to air pollution have employed a comprehensive, explicit approach to capturing the full societal value of reduced morbidity. METHODS: We used empirical data on the duration and severity of episodes of cardiorespiratory disease as inputs to complementary models of cost of treatment, lost productivity, and willingness to pay to avoid acute cardiorespiratory morbidity outcomes linked to air pollution in epidemiological studies. A Monte Carlo estimation procedure was utilized to propagate uncertainty in key inputs and model parameters. RESULTS: Valuation estimates ranged from 13 dollars (1997, Canadian) (95% confidence interval, 0-28 dollars) for avoidance of an acute respiratory symptom day to 5,200 dollars (4,000 dollars-6,400 dollars) for avoidance of a cardiac hospital admission. Cost of treatment accounted for the majority of the overall value of cardiac and respiratory hospital admissions as well as cardiac emergency department visits, while lost productivity generally represented a small proportion of overall value. Valuation estimates for days of restricted activity, asthma symptoms and acute respiratory symptoms were sensitive to alternative assumptions about level of activity restriction. As an example of the application of these values, we estimated that the observed decrease in particulate sulfate concentrations in Toronto between 1984 and 1999 resulted in annual benefits of 1.4 million dollars (95% confidence interval 0.91-1.8 million dollars) in relation to reduced emergency department visits and hospital admissions for cardiorespiratory disease. CONCLUSION: Our approach to estimating the value of avoiding a range of acute morbidity effects of air pollution addresses a number of limitations of the current literature, and is applicable to future assessments of the benefits of improving air quality.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».