ECONOMIC EFFICIENCY OF PREVENTIVE PROGRAMS IN THE PUBLIC HEALTH SYSTEM
Notice bibliographique
Résumé
Preventive measures in healthcare are considered as one of the key instruments for ensuring sustainable development of the public health system. In the context of increasing burden on budget allocations, increasing prevalence of chronic diseases and aging population, the assessment of the economic feasibility of implementing preventive programs is of particular relevance. The objective of this work is to analyze scientific data and practical experience regarding the economic efficiency of such programs, as well as to identify factors that facilitate or hinder their implementation at the public policy level. The work considers various types of preventive measures — from primary prevention (e. g. educational campaigns, promotion of a healthy lifestyle) to secondary and tertiary (screening examinations, medical examinations, rehabilitation programs). Particular attention is paid to the methods of economic analysis in healthcare, including cost-effectiveness analysis (CEA), cost-benefit analysis (CBA), cost-utility analysis (CUA) and modeling of long-term consequences for the healthcare budget. Based on the analysis of international experience (EU countries, USA, Canada, Australia) and examples of the implementation of preventive programs in domestic practice, their potential economic benefit is demonstrated. It is shown that most programs aimed at preventing common diseases (cardiovascular diseases, diabetes, cervical cancer, etc.) provide a significant reduction in treatment costs, reduce the level of hospitalizations and disability, and increase the duration and quality of life of the population. The article is of interest to researchers, public health specialists, politicians and decision makers in the field of healthcare.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».