Estimates of costs for modelling return on investment from smoking cessation interventions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Modelling return on investment (ROI) from smoking cessation interventions requires estimates of their costs and benefits. This paper describes a standardized method developed to source both economic costs of tobacco smoking and costs of implementing cessation interventions for a Europe-wide ROI model [European study on Quantifying Utility of Investment in Protection from Tobacco model (EQUIPTMOD)]. DESIGN: Focused search of administrative and published data. A standardized checklist was developed in order to ensure consistency in methods of data collection. SETTING AND PARTICIPANTS: Adult population (15+ years) in Hungary, Netherlands, Germany, Spain and England. For passive smoking-related costs, child population (0-15 years) was also included. MEASUREMENTS: Costs of treating smoking-attributable diseases; productivity losses due to smoking-attributable absenteeism; and costs of implementing smoking cessation interventions. FINDINGS: Annual costs (per case) of treating smoking attributable lung cancer were between €5074 (Hungary) and €52 106 (Germany); coronary heart disease between €1521 (Spain) and €3955 (Netherlands); chronic obstructive pulmonary disease between €1280 (England) and €4199 (Spain); stroke between €1829 (Hungary) and €14 880 (Netherlands). Costs (per recipient) of smoking cessation medications were estimated to be: for standard duration of varenicline between €225 (England) and €465 (Hungary); for bupropion between €25 (Hungary) and €220 (Germany). Costs (per recipient) of providing behavioural support were also wide-ranging: one-to-one behavioural support between €34 (Hungary) and €474 (Netherlands); and group-based behavioural support between €12 (Hungary) and €257 (Germany). The costs (per recipient) of delivering brief physician advice were: €24 (England); €9 (Germany); €4 (Hungary); €33 (Netherlands); and €27 (Spain). CONCLUSIONS: Costs of treating smoking-attributable diseases as well as the costs of implementing smoking cessation interventions vary substantially across Hungary, Netherlands, Germany, Spain and England. Estimates for the costs of these diseases and interventions can contribute to return on investment estimates in support of national or regional policy decisions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».