Assessment of cost‐effective changes to the current and potential provision of smoking cessation services: an analysis based on the EQUIPTMOD
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Increasing the reach of smoking cessation services and/or including new but effective medications to the current provision may provide significant health and economic benefits; the scale of such benefits is currently unknown. The aim of this study was to estimate the cost-effectiveness from a health-care perspective of viable national level changes in smoking cessation provision in the Netherlands and England. METHODS: A Markov-based state transition model [European study on Quantifying Utility of Investment in Protection from Tobacco model (EQUIPTMOD)] was used to estimate costs and benefits [expressed in quality-adjusted life years (QALY)] of changing the current provision of smoking cessation programmes in the Netherlands and England. The changes included: (a) increasing the reach of top-level services to increase potential quitters (e.g. brief physician advice); (b) increasing the reach of behavioural support (group-based therapy and SMS text-messaging support) to increase the success rates; (c) including a new but effective medication (cytisine); and (d) all changes implemented together (combined change). The costs and QALYs generated by those changes over 2, 5, 10 years and a life-time were compared with that of the current practice in each country. Results were expressed as incremental net benefit (INB) and incremental cost-effectiveness ratio (ICER). A sequential analysis from a life-time perspective was conducted to identify the optimal change. RESULTS: The combined change was dominant (cost-saving) over all alternative changes and over the current practice, in both countries. The combined change would generate an incremental net benefit of €11.47 (2 years) to €56.16 (life-time) per smoker in the Netherlands and €9.96 (2 years) to €60.72 (life-time) per smoker in England. The current practice was dominated by all alternative changes. CONCLUSION: Current provision of smoking cessation services in the Netherlands and England can benefit economically from the inclusion of cytisine and increasing the reach of brief physician advice, text-messaging support and group-based therapy.
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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 | 0,011 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».