Potential cost‐effectiveness of supervised injection facilities in Toronto and Ottawa, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Supervised injection facilities (legally sanctioned spaces for supervised consumption of illicitly obtained drugs) are controversial public health interventions. We determined the optimal number of facilities in two Canadian cities using health economic methods. DESIGN: Dynamic compartmental model of HIV and hepatitis C transmission through sexual contact and sharing of drug use equipment. SETTING: Toronto and Ottawa, Canada. PARTICIPANTS: Simulated population of each city. INTERVENTIONS: Zero to five supervised injection facilities. MEASUREMENTS: Direct health-care costs and quality-adjusted life-years (QALYs) over 20 years, discounted at 5% per year; incremental cost-effectiveness ratios. FINDINGS: In Toronto, one facility cost $4.1 million and resulted in a gain of 385 QALYs over 20 years, for an incremental cost-effectiveness ratio (ICER) of $10,763 per QALY [95% credible interval (95CrI): cost-saving to $278,311]. Establishing one facility in Ottawa had an ICER of $6127 per QALY (95CrI: cost-saving to $179,272). At a $50,000 per QALY threshold, three facilities would be cost-effective in Toronto and two in Ottawa. The probability that establishing three, four, or five facilities in Toronto was cost-effective was 17, 21, and 41%, respectively. Establishing one, two, or three facilities in Ottawa was cost-effective with 13, 35, and 41% probability, respectively. Establishing no facility was unlikely to be the most cost-effective option (14% in Toronto and 10% in Ottawa). In both cities, results were robust if the reduction in needle-sharing among clients of the facilities was at least 50% and fixed operating costs were less than $2.0 million. CONCLUSIONS: Using a $50,000 per quality-adjusted life-years threshold for cost-effectiveness, it is likely to be cost-effective to establish at least three legally sanctioned spaces for supervised injection of illicitly obtained drugs in Toronto, Canada and two in Ottawa, Canada.
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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 | 0,000 | 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 ».