The economic benefits of reducing cardiovascular disease mortality in Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We assess how different scenarios of cardiovascular disease (CVD) prevention, aimed at meeting targets set by the World Health Organization (WHO) for 2025), may impact healthcare spending in Quebec, Canada over the 2050 horizon. METHODS: We provide long-term forecasts of healthcare use and costs at the Quebec population level using a novel dynamic microsimulation model. Using both survey and administrative data, we simulate the evolution of the Quebec population's health status until death, through a series of dynamic transitions that accounts for social and demographic characteristics associated with CVD risk factors. RESULTS: A 25% reduction in CVD mortality between 2012 and 2025 achieved through decreased incidence could contain the pace of healthcare cost growth towards 2050 by nearly 7 percentage points for consultations with a physician, and by almost 9 percentage points for hospitalizations. Over the 2012-2050 period, the present value of cost savings is projected to amount to C$13.1 billion in 2012 dollars. The years of life saved due to improved life expectancy could be worth another C$38.2 billion. Addressing CVD mortality directly instead would bring about higher healthcare costs, but would generate more value in terms of years of life saved, at C$69.6 billion. CONCLUSIONS: Potential savings associated with plausible reductions in CVD, aimed at reaching a World Health Organization target over a 12-year period, are sizeable and may help address challenges associated with an aging population.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».