Cost‐effectiveness of increasing the reach of smoking cessation interventions in Germany: results from the EQUIPTMOD
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To evaluate costs, effects and cost-effectiveness of increased reach of specific smoking cessation interventions in Germany. DESIGN: A Markov-based state transition return on investment model (EQUIPTMOD) was used to evaluate current smoking cessation interventions as well as two prospective investment scenarios. A health-care perspective (extended to include out-of-pocket payments) with life-time horizon was considered. A probabilistic analysis was used to assess uncertainty concerning predicted estimates. SETTING: Germany. PARTICIPANTS: Cohort of current smoking population (18+ years) in Germany. INTERVENTIONS: Interventions included group-based behavioural support, financial incentive programmes and varenicline. For prospective scenario 1 the reach of group-based behavioral support, financial incentive programme and varenicline was increased by 1% of yearly quit attempts (= 57 915 quit attempts), while prospective scenario 2 represented a higher reach, mirroring the levels observed in England. MEASUREMENTS: EQUIPTMOD considered reach, intervention cost, number of quitters, quality-of-life years (QALYs) gained, cost-effectiveness and return on investment. FINDINGS: The highest returns through reduction in smoking-related health-care costs were seen for the financial incentive programme (€2.71 per €1 invested), followed by that of group-based behavioural support (€1.63 per €1 invested), compared with no interventions. Varenicline had lower returns (€1.02 per €1 invested) than the other two interventions. At the population level, prospective scenario 1 led to 15 034 QALYs gained and €27 million cost-savings, compared with current investment. Intervention effects and reach contributed most to the uncertainty around the return-on-investment estimates. At a hypothetical willingness-to-pay threshold of only €5000, the probability of being cost-effective is approximately 75% for prospective scenario 1. CONCLUSIONS: Increasing the reach of group-based behavioural support, financial incentives and varenicline for smoking cessation by just 1% of current annual quit attempts provides a strategy to German policymakers that improves the population's health outcomes and that may be considered cost-effective.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».