Scaling hypertension treatment in 24 low-income and middle-income countries: economic evaluation of treatment decisions at three blood pressure cut-points
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Estimate the incremental costs and benefits of scaling up hypertension care in adults in 24 select countries, using three different systolic blood pressure (SBP) treatment cut-off points-≥140, ≥150 and ≥160 mm Hg. INTERVENTION: Strengthening the hypertension care cascade compared with status quo levels, with pharmacological treatment administered at different cut-points depending on the scenario. TARGET POPULATION: Adults aged 30+ in 24 low-income and middle-income countries spanning all world regions. PERSPECTIVE: Societal. TIME HORIZON: 30 years. DISCOUNT RATE: 4%. COSTING YEAR: 2020 USD. STUDY DESIGN: DATA SOURCES: Institute for Health Metrics and Evaluation's Epi Visualisations database-country-specific cardiovascular disease (CVD) incidence, prevalence and death rates. Mean SBP and prevalence-National surveys and NCD-RisC. Treatment protocols-WHO HEARTS. Treatment impact-academic literature. Costs-national and international databases. OUTCOME MEASURES: Health outcomes-averted stroke and myocardial infarction events, deaths and disability-adjusted life-years; economic outcomes-averted health expenditures, value of averted mortality and workplace productivity losses. RESULTS OF ANALYSIS: Across 24 countries, over 30 years, incremental scale-up of hypertension care for adults with SBP≥140 mm Hg led to 2.6 million averted CVD events and 1.2 million averted deaths (7% of expected CVD deaths). 68% of benefits resulted from treating those with very high SBP (≥160 mm Hg). 10 of the 12 highest-income countries projected positive net benefits at one or more treatment cut-points, compared with 3 of the 12 lowest-income countries. Treating hypertension at SBP≥160 mm Hg maximised the net economic benefit in the lowest-income countries. LIMITATIONS: The model only included a few hypertension-attributable diseases and did not account for comorbid risk factors. Modelled scenarios assumed ambitious progress on strengthening the care cascade. CONCLUSIONS: In areas where economic considerations might play an outsized role, such as very low-income countries, prioritising treatment to populations with severe hypertension can maximise benefits net of economic costs.
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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 | 0,015 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».