Is it cost‐effective to provide internet‐based interventions to complement the current provision of smoking cessation services in the Netherlands? An analysis based on the EQUIPTMOD
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: The cost-effectiveness of internet-based smoking cessation interventions is difficult to determine when they are provided as a complement to current smoking cessation services. The aim of this study was to evaluate the cost-effectiveness of such an alternate package compared with existing smoking cessation services alone (current package). METHODS: A literature search was conducted to identify internet-based smoking cessation interventions in the Netherlands. A meta-analysis was then performed to determine the pooled effectiveness of a (web-based) computer-tailored intervention. The mean cost of implementing internet based interventions was calculated using available information, while intervention reach was sourced from an English study. We used EQUIPTMOD, a Markov-based state-transition model, to calculate the incremental cost-effectiveness ratios [expressed as cost per quality-adjusted life years (QALYs) gained] for different time horizons to assess the value of providing internet-based interventions to complement the current package.). Deterministic sensitivity analyses tested the uncertainty around intervention costs per smoker, relative risks, and the intervention reach. RESULTS: Internet-based interventions had an estimated pooled relative risk of 1.40; average costs per smoker of €2.71; and a reach of 0.41% of all smokers. The alternate package (i.e. provision of internet-based intervention to the current package) was dominant (cost-saving) compared with the current package alone (0.14 QALY gained per 1000 smokers; reduced health-care costs of €602.91 per 1000 smokers for the life-time horizon). The alternate package remained dominant in all sensitivity analyses. CONCLUSION: Providing internet-based smoking cessation interventions to complement the current provision of smoking cessation services could be a cost-saving policy option in the Netherlands.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».