The cost effectiveness of pharmacological smoking cessation therapies in developing countries: a case study in the Seychelles
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the incremental cost effectiveness of the five first line pharmacological smoking cessation therapies in the Seychelles and other developing countries. DESIGN: A Markov chain cohort simulation. SUBJECTS: Two simulated cohorts of smokers: (1) a reference cohort given physician counselling only; (2) a treatment cohort given counselling plus cessation therapy. INTERVENTION: Addition of each of the five pharmacological cessation therapies to physician provided smoking cessation counselling. MAIN OUTCOME MEASURES: Cost per life-year saved (LYS) associated with the five pharmacotherapies. Effectiveness expressed as odds ratios for quitting associated with pharmacotherapies. Costs based on the additional physician time required and retail prices of the medications. RESULTS: Based on prices for currently available generic medications on the global market, the incremental cost per LYS for a 45 year old in the Seychelles was 599 US dollars for gum and 227 dollars for bupropion. Assuming US treatment prices as a conservative estimate, the incremental cost per LYS was significantly higher, though still favourable in comparison to other common medical interventions: 3712 dollars for nicotine gum, 1982 dollars for nicotine patch, 4597 dollars for nicotine spray, 4291 dollars for nicotine inhaler, and 1324 dollars for bupropion. Cost per LYS increased significantly upon application of higher discount rates, which may be used to reflect relatively high opportunity costs for health expenditures in developing countries with highly constrained resources and high overall mortality. CONCLUSION: Pharmacological cessation therapy can be highly cost effective as compared to other common medical interventions in low mortality, middle income countries, particularly if medications can be procured at low prices.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».