Cost-effectiveness of a school-based health promotion program in Canada: A life-course modeling approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Alberta Project Promoting active Living and healthy Eating in Schools (APPLE Schools) has been recognized as a "best practice" in preventing childhood obesity. To inform decision making on the economic implications of APPLE Schools and to justify investment, we evaluated the project's cost-effectiveness following a life-course approach. METHODS: We developed a state transition model for the lifetime progression of body weight status comparing elementary school students attending APPLE Schools and control schools. This model quantified the lifetime impact of APPLE Schools in terms of prevention of excess body weight, chronic disease and improved quality-adjusted life years (QALY), from a school system's cost perspective. Both costs and health outcomes were discounted to their present value using 3% discount rate. RESULTS: The incremental cost-effectiveness ratio(ICER) of APPLE schools was CA$33,421 per QALY gained, and CA$1,555, CA$1,709 and CA$14,218 per prevented person years of excess weight, obesity and chronic disease, respectively. These estimates show that APPLE Schools is cost effective at a threshold of ICER < CA$50,000. In probabilistic sensitivity analysis, APPLE Schools was cost effective more than 64% of the time per QALY gained, when using a threshold of ICER<CA$50,000, and more than 93% of the time when using a threshold of ICER
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».