Development and application of an economic model (EQUIPTMOD) to assess the impact of smoking cessation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Although clear benefits are associated with reducing smoking, there is increasing pressure on public health providers to justify investment in tobacco control measures. Decision-makers need tools to assess the Return on Investment (ROI)/cost-effectiveness of programmes. The EQUIPT project adapted an ROI tool for England to four European countries (Germany, the Netherlands, Spain and Hungary). EQUIPTMOD, the economic model at the core of the ROI tool, is designed to assess the efficiency of packages of smoking cessation interventions. The objective of this paper is to describe the methods for EQUIPTMOD and identify key outcomes associated with continued and cessation of smoking. METHODS: EQUIPTMOD uses a Markov model to estimate life-time costs, quality-adjusted life years (QALYs) and life years associated with a current and former smoker. It uses population data on smoking prevalence, disease prevalence, mortality and the impact of smoking combined with associated costs and utility effects of disease. To illustrate the tool's potential, costs, QALYs and life expectancy were estimated for the average current smoker for five countries based on the assumptions that they continue and that they cease smoking over the next 12 months. Costs and effects were discounted at country-specific rates. RESULTS: For illustration, over a life-time horizon, not quitting smoking within the next 12 months in England will reduce life expectancy by 0.66, reduce QALYs by 1.09 and result in £4961 higher disease-related health care costs than if the smoker ceased smoking in the next 12 months. For all age-sex categories, costs were lower and QALYs higher for those who quit smoking in the 12 months than those who continued. CONCLUSIONS: EQUIPTMOD facilitates assessment of the cost effectiveness of smoking cessation strategies. The demonstrated results indicate large potential benefits from smoking cessation at both an individual and population level.
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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 ».