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Enregistrement W2799625141

Estimation and Prediction of Avoidable Health Care Costs of Cardiovascular Diseases and Type 2 Diabetes Through Adequate Dairy Food Consumption: A Systematic Review and Micro Simulation Modeling Study.

2018· review· en· W2799625141 sur OpenAlexaff
Mehdi Javanbakht, Ahmadreza Jamshidi, Hamid Reza Baradaran, Zahra Mohammadi, Atefeh Mashayekhi, Farhad Shokraneh, Mohsen Rezaei Hamami, Raziyeh Yazdani Bakhsh, Hosein Shabaninejad, Sajad Delavari, Arash Tehrani

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEnvironmental healthPer capitaHealth carePopulationConsumption (sociology)Incidence (geometry)Type 2 diabetesDisease burdenDiseaseDiabetes mellitus
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recent evidence from prospective cohort studies show a relationship between consumption of dairy foods and cardiovascular diseases (CVDs) and type 2 diabetes mellitus (T2DM). This association highlights the importance of dairy foods consumption in prevention of these diseases and also reduction of associated healthcare costs. The aim of this study was to estimate avoidable healthcare costs of CVD and T2D through adequate dairy foods consumption in Iran. METHODS: This was a multistage modelling study. We conducted a systematic literature review in PubMed and EMBASE to identify any association between incidence of CVD and T2DM and dairy foods intake, and also associated relative risks. We obtained age- and sex-specific dairy foods consumption level and healthcare expenditures from national surveys and studies. Patient level simulation Markov models were constructed to predict the disease incidence, patient population size and associated healthcare costs for current and optimal dairy foods consumption at different time horizons (1, 5, 10 and 20 years). All parameters including costs and transition probabilities were defined as statistical distributions in the models, and all analyses were conducted by accounting for first and second order uncertainty. RESULTS: The systematic review results indicated that dairy foods consumption was inversely associated with incidence of T2DM, coronary heart disease (CHD) and stroke. We estimated that the introduction of a diet containing 3 servings of dairy foods per day may produce a $0.43 saving in annual per capita healthcare costs in Iran in the first year due to saving in cost of CVD and T2DM treatment. The estimated savings in per capita healthcare costs were $8.42, $39.97 and $190.25 in 5, 10 and 20-years' time, respectively. Corresponding total aggregated avoidable costs for the entire Iranian population within the study time horizons were $33.83, $661.31, $3,138.21 and $14,934.63 million, respectively. CONCLUSION: Our analysis demonstrated that increasing dairy foods consumption to recommended levels would be associated with reductions in healthcare costs. Further randomized trial studies are required to investigate the effect of dairy foods intake on cost of CVD and T2DM in the population.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,018
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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