Can increasing whole and fractioned pea flour consumption in Canada reduce healthcare expenditures?
Notice bibliographique
Résumé
The implication of increasing consumption of functional foods, such as pulse-containing products, reveals the potential to reduce the incidence of type 2 diabetes (T2D) and coronary heart disease (CHD) and thereby achieves the cost savings associated with treatment and productivity loss. This research investigates the economic impact of such an important aspect of dietary pulse intake. The objective of the research is to determine the potential annual healthcare savings resulting from pulse flour consumption at Health Canada’s recommended daily rates. This study employs a four-step cost-of-illness approach to estimate such savings: 1) estimation of success rate of the healthy food; 2) determination of lower glycemic index, insulin concentration reduction, and lower cholesterol; 3) assumption of reduction in prevalence of T2D and CHD; 4) calculation of cost savings with regard to reduced occurrence of T2D and CHD. The findings demonstrate that annual cost savings ranging from $ 43.8 to 317.8 million (T2D category) and $ 154.9 to 958.0 million (CHD category) can be achieved for the Canada’s health budgetary framework with the increased consumption of dietary pulses. The estimations of cost savings are contingent on four scenarios: ideal, optimistic, pessimistic, and very pessimistic. People susceptible to higher blood glucose, higher insulin, and higher total cholesterol could benefit considerably by substituting pulse-containing foods for unhealthy foods. The adaptation to a dietary pattern that includes pulses will result in significant expenditure reductions in Canada’s publicly funded health care system, lessening the economic burden of illness in Canada.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».