Lifestyle Interventions to Prevent Type 2 Diabetes: A Systematic Review of Economic Evaluation Studies
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To summarize key findings of economic evaluations of lifestyle interventions for the primary prevention of type 2 diabetes (T2D) in high-risk subjects. Methods. We conducted a systematic review of peer-reviewed original studies published since January 2009 in English, French, and Spanish. Eligible studies were identified through relevant databases including PubMed, Medline, National Health Services Economic Evaluation, CINHAL, EconLit, Web of sciences, EMBASE, and the Latin American and Caribbean Health Sciences Literature. Studies targeting obesity were also included. Data were extracted using a standardized method. The BMJ checklist was used to assess study quality. The heterogeneity of lifestyle interventions precluded a meta-analysis. Results. Overall, 20 studies were retained, including six focusing on obesity control. Seven were conducted within trials and 13 using modeling techniques. T2D prevention by physical activity or diet or both proved cost-effective according to accepted thresholds, except for five inconclusive studies, three on diabetes prevention and two on obesity control. Most studies exhibited limitations in reporting results, primarily with regard to generalizability and justification of selected sensitivity parameters. Conclusion. This confirms that lifestyle interventions for the primary prevention of diabetes are cost-effective. Such interventions should be further promoted as sound investment in the fight against diabetes.
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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 | 0,020 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».