Estimating the health and economic effects of the voluntary sodium reduction targets in Brazil: microsimulation analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Excessive sodium consumption is one of the leading dietary risk factors for non-communicable diseases, including cardiovascular disease (CVD), mediated by high blood pressure. Brazil has implemented voluntary sodium reduction targets with food industries since 2011. This study aimed to analyse the potential health and economic impact of these sodium reduction targets in Brazil from 2013 to 2032. METHODS: ) to evaluate the potential health benefits of setting voluntary upper limits for sodium content as part of the Brazilian government strategy. The model estimates CVD deaths and cases prevented or postponed, and disease treatment costs. Model inputs were informed by the 2013 National Health Survey, the 2008-2009 Household Budget Survey, and high-quality meta-analyses, assuming that all individuals were exposed to the policy proportionally to their sodium intake from processed food. Costs included costs of the National Health System on CVD treatment and informal care costs. The primary outcome measures of the model are cardiovascular disease cases and deaths prevented or postponed over 20 years (2013-2032), stratified by age and sex. RESULTS: The study found that the application of the Brazilian voluntary sodium targets for packaged foods between 2013 and 2032 could prevent or postpone approximately 110,000 CVD cases (95% uncertainty intervals (UI): 28,000 to 260,000) among men and 70,000 cases among women (95% UI: 16,000 to 170,000), and also prevent or postpone approximately 2600 CVD deaths (95% UI: - 1000 to 11,000), 55% in men. The policy could also produce a net cost saving of approximately US$ 220 million (95% UI: US$ 54 to 520 million) in medical costs to the Brazilian National Health System for the treatment of CHD and stroke and save approximately US$ 71 million (95% UI: US$ 17 to170 million) in informal costs. CONCLUSION: Brazilian voluntary sodium targets could generate substantial health and economic impacts. The reduction in sodium intake that was likely achieved from the voluntary targets indicates that sodium reduction in Brazil must go further and faster to achieve the national and World Health Organization goals for sodium intake.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».