Economic modeling for improved prediction of saving estimates in healthcare costs from consumption of healthy foods: the Mediterranean-style diet case study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: By design, existing scenario-based nutrition economics studies on the financial benefits of healthy dietary behaviors generally report uncertainty in inputs and wide ranges of outcome estimates. OBJECTIVES: This modeling exercise aimed to establish precision in prediction of the potential healthcare cost savings that would follow a reduction in the incidence of cardiovascular disease (CVD) consistent with an increase in adherence to a Mediterranean-style diet (MedDiet). DESIGN: simulation model on a cost-of-illness analysis assessing MedDiet adherence, CVD incidence reduction, and healthcare cost savings in the United States and Canada, short- and long-term cost savings that are likely to accrue to the American and Canadian healthcare systems were estimated using 20 and 80% increases in MedDiet adherence scenarios. RESULTS: Increasing percentage of population adhering to a MedDiet by 20% beyond the current adherence level produced annual savings in CVD-related costs of US$8.2 billion (95% confidence interval [CI], $7.5-$8.8 billion) in the United States and Can$0.32 billion (95% CI, $0.29-$0.34 billion) in Canada. An 80% increase in adherence resulted in savings equal to US$31 billion (95% CI, $28.6-$33.3 billion) and Can$1.2 billion (95% CI, $1.11-$1.30 billion) in each respective country. CONCLUSION: simulation, could be an effective way of incorporating variability of modeling parameters in nutrition economics studies for improved precision in estimating the monetary value of healthy eating habits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».