Economic Valuation of the Global Burden of Cleft Disease Averted by a Large Cleft Charity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study attempts to quantify the burden of disease averted through the global surgical work of a large cleft charity, and estimate the economic impact of this effort over a 10-year period. METHODS: Anonymized data of all primary cleft lip and cleft palate procedures in the Smile Train database were analyzed and disability-adjusted life years (DALYs) calculated using country-specific life expectancy tables, established disability weights, and estimated success of surgery and residual disability probabilities; multiple age weighting and discounting permutations were included. Averted DALYs were calculated and gross national income (GNI) per capita was then multiplied by averted DALYs to estimate economic gains. RESULTS: 548,147 primary cleft procedures were performed in 83 countries between 2001 and 2011. 547,769 records contained complete data available for the study; 58 % were cleft lip and 42 % cleft palate. Averted DALYs ranged between 1.46 and 4.95 M. The mean economic impact ranged between USD 5510 and 50,634 per person. This corresponded to a global economic impact of between USD 3.0B and 27.7B USD, depending on the DALY and GNI values used. The estimated cost of providing these procedures based on an average reimbursement rate was USD 197M (0.7-6.6 % of the estimated impact). CONCLUSIONS: The immense economic gain realized through procedures focused on a small proportion of the surgical burden of disease highlights the importance and cost-effectiveness of surgical treatment globally. This methodology can be applied to evaluate interventions for other conditions, and for evidence-based health care resource allocation.
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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) | 0,000 | 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 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 ».