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Enregistrement W2966040477 · doi:10.1186/s12888-019-2223-3

Cost-effectiveness analysis of a randomized study of depression treatment options in primary care suggests stepped-care treatment may have economic benefits

2019· article· en· W2966040477 sur OpenAlexafffund
Charles Yan, Katherine Rittenbach, Sepideh Souri, Peter H. Silverstone

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta HealthUniversity of AlbertaAlberta Health ServicesInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesAlberta Health Services
Mots-clésRandomized controlled trialDepression (economics)Major depressive disorderPrimary careMedicineQuality-adjusted life yearSubgroup analysisCost effectivenessCognitive behavioral therapyCost-effectiveness analysisCost–benefit analysisEconomic evaluationMEDLINEQuality of life (healthcare)PsychiatryCognitionFamily medicineMeta-analysisInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The stepped-care pathway (SCP) model has previously been found to be clinically effective for depressive disorder in some studies, but not all. Several groups have suggested that a stepped-care approach is the most appropriate in primary care. There is relatively little information, however, regarding which specific stepped-care pathway may be best. This analysis aimed to determine cost-effectiveness of a stepped-care pathway for depression in adults in primary care versus standard care (SC), treatment-as-usual (TAU), and online cognitive behavioural therapy (CBT). METHODS: We conducted a randomized trial with 1400 participants and 12-week follow-up to assess the impact of the four treatment options on health-related quality of life and depression severity. Costs for the groups were calculated on the basis of physician, outpatient, and inpatient services using administrative data. We then calculated the incremental cost-effectiveness ratios using this information. Cost-effectiveness acceptability curves and incremental cost-effectiveness scatterplots were created using Monte Carlo simulation with 10,000 replications. A subgroup analysis was conducted for participants who screened as depressed at baseline. RESULTS: For all participants, TAU was the most expensive followed by CBT, SC, and SCP. QALYs were highest in SCP, followed by SC, CBT, and TAU. In the depressed subgroup, TAU was still the most expensive, followed by SC, SCP, and CBT, while QALYs were still highest in SCP, followed by SC, CBT, and TAU. The cost-effectiveness acceptability curves suggested that SCP had a higher probability for cost-effectiveness than the other three alternatives in all participants. In the depressed subgroup, CBT was associated with the highest probability of cost-effectiveness for a willingness-to-pay cut-off of less than approximately $50,000, while SCP was the highest at a cut-off higher than $50,000. There is considerable uncertainty around the cost-effectiveness estimates. CONCLUSIONS: Our analysis showed that even where there are no clinically significant differences in health outcomes between treatment approaches, there may be economic benefit from implementing the stepped-care model. While more work is required to identify the most clinically effective versions of a stepped-care pathway, our findings suggest that the care pathway may have potential to improve health care system value. TRIAL REGISTRATION: NCT01975207 . The trial was prospectively registered on 4 November 2013.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,012
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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