Cost-effectiveness of oil and milk fortification by scale for reducing Vitamin A and Vitamin D deficiency in India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although broad-scale data might suggest low prevalence, millions of children in India still suffer from Vitamin A and Vitamin D deficiencies despite India's existing guidelines for Vitamin A deficiency. To address the issue, the Government of India has recommended fortification of oil and milk to improve Vitamin A and Vitamin D consumption. However, there is limited information on the health benefits and cost-effectiveness of fortifying oil and milk at scale. OBJECTIVE: To estimate the health benefits and cost-effectiveness of supplementation programme and fortification of milk and oil among children under 5 years, pregnant women, women in the reproductive age group, and the elderly. DATA AND METHODS: To measure the health benefits associated with supplementation and fortification of oil and milk, the number of DALYs that are currently lost due to Vitamin A and Vitamin D deficiencies were estimated. For Vitamin A related mortality, a reduction of 4%, 12% and 23% were assumed while the assumptions for estimating morbidity benefits were derived from Global Burden of Disease. For the costing exercise, we considered the following two scenarios: (1) high-dose vitamin A supplementation for children and pregnant women; (2) industrial fortification of oil for children, pregnant women, women in the reproductive age group, and the elderly. RESULTS: Overall, intervention related to Vitamin A could avert 1,119,044 Years of Life Lost (YLLs) at a 23% reduction, 194,616 YLLs at 4%, and 583,849 YLLs at 12% and 28,534 YLDs. Intervention related to Vitamin D could avert 99,219 YLDs. The total cost for supplying supplements to approximately 109,965 thousand children and 26,920 thousand pregnant women is around 26 million USD. The cost to fortify is 7.6 million USD for oil and 9.8 million USD for milk fortification for children and women. The overall cost effectiveness ratio of the fortification programme is 150. CONCLUSION: Fortification could emerge as a potentially superior long-term solution, considering the widespread consumption of oil and milk, offering a broader reach to the population.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».