Secondo una stima elaborata dai ricercatori della Friedman School of Nutrition Science and Policy presso la Tufts University e pubblicata sul Journal of American Medical Association Network Open, seguire un’alimentazione controllata a base di programmi e pasti personalizzati potrebbe portare a un risparmio di circa 13,6 miliardi di dollari l’anno per il sistema sanitario.
La squadra, guidata da Kurt Hager, ha valutato il ritorno economico associato all’implementazione di programmi orientati alla distribuzione di pasti personalizzati per persone con malattie e condizioni che richiedono una particolare alimentazione. I Medically tailored meals (Mtm), spiegano gli autori, sono alternative sane, che vengono consegnate direttamente a casa e possono contribuire a un miglioramento delle condizioni cliniche di pazienti con diabete, insufficienza cardiaca, malattia renale e cancro. I programmi in vigore attualmente forniscono in genere dieci pasti a settimana, cinque pranzi e cinque cene, ai pazienti idonei. Gli esperti hanno elaborato dei modelli sulla base delle informazioni raccolte da un campione di adulti con una o più malattie sensibili all’alimentazione.
Secondo quanto emerso, negli ultimi vent’anni, è stato stimato che i pasti a domicilio hanno contribuito a ridurre la spesa sanitaria annuale del 19,7 per cento e i ricoveri annuali del 47 per cento. Pertanto, secondo tale indagine, l’adozione di ulteriori strategie potrebbe prevenire 1,6 milioni di ricoveri, il che si tradurrebbe in un risparmio di 13,6 miliardi di dollari ogni anno, a netto del costo del cibo. In un periodo decennale, i ricercatori hanno calcolato un risparmio netto di circa 185,1 miliardi di dollari nell’assistenza sanitaria e 18,3 milioni di ricoveri evitati. Infine, gli autori hanno sottolineato che l’alimentazione non ha il semplice scopo di prevenire determinate condizioni, ma può essere utile per il trattamento di persone con condizioni debilitanti. I pasti su misura permetterebbero l’avvio di un percorso orientato alla guarigione.
Fonte: Agi
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