Analyse cout-efficacite des interventions pour reduire les maladies diarrheiques chez les consommateurs de laitues irriguees avec des eaux usees au Ghana. In FrenchCost-effectiveness analysis of interventions for diarrhoeal disease reduction among consumers of wastewater-irrigated lettuce in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Interventions proposed and implemented for the mitigation of diarrhoeal diseases associated with wastewater reuse in agriculture have received little, if any, comparative assessment of their cost-effectiveness. This chapter assesses the costs, outcomes and cost-effectiveness of the so-called ?treatment? and ?non- or post-treatment? interventions as well as a combination of these for wastewater irrigation in urban Ghana using an approach that integrates quantitative microbial risk assessment (QMRA), disability-adjusted life years (DALYs) and cost-effectiveness analysis (CEA). The cost-effectiveness ratios (CERs) for the treatment and non-treatment interventions assessed ranged from US$31/DALY to US$812/DALY averted. Risk-reduction measures targeting farming practices and the basic rehabilitation of local wastewater treatment plants were the most attractive interventions with a CER well below the threshold of US$150/DALY, sometimes considered as the upper limit for a health intervention to be cost-effective in developing countries. All combinations associated with the basic rehabilitation of the treatment plants, with either on-farm or post-harvest interventions or both, resulted in CERs within the range of US$40/DALY to US$57/DALY. However, the CERs for the construction of a new wastewater treatment plant either as an independent intervention or in combination with on-farm and post-harvest interventions were unattractive in view of health-risk reduction for wastewater irrigation. Although attractive, the CERs of non-treatment options are largely dependent on compliance (adoption) by farmers and food vendors. In this regard, the CER increased by almost fivefold when the adoption rate was only 25 per cent by farmers and food vendors; but was attractive as long as adoption rates did not fall below 70 per cent. On the other hand, the success of the treatment option depends on the functionality of the treatment plants which is not without challenges in a country like Ghana. Thus, this chapter stresses the need for a balanced risk-management approach through a combination of treatment and non-treatment interventions to hedge against failures that may affect CERs at any end. While this chapter provides a contribution to the debate on interventions for health-risk mitigation in wastewater irrigation, more case studies would be useful to verify the data presented here.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,005 |
| 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) | 0,007 | 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 ».