Cost–Utility Analysis of Mindfulness-Based Cognitive Therapy Versus Antidepressant Pharmacotherapy for Prevention of Depressive Relapse in a Canadian Context: Analyse coût-utilité de la thérapie cognitive basée sur la pleine conscience contre la pharmacothérapie antidépressive pour prévenir la rechute de la dépression en contexte canadien
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Patients suffering from major depressive disorder (MDD) experience impaired functioning and reduced quality of life, including an elevated risk of episode return. MDD is associated with high societal burden due to increased healthcare utilization, productivity losses, and suicide-related costs, making the long-term management of this illness a priority. The purpose of this study is to evaluate the cost-effectiveness of mindfulness-based cognitive therapy (MBCT), a first-line preventative psychological treatment, compared to maintenance antidepressant medication (ADM), the current standard of care. METHOD: A cost-utility analysis was conducted over a 24-month time horizon to model differences between MBCT and ADM in cost and quality-adjusted life years (QALY). The analysis was conducted using a decision tree analytic model. Intervention efficacy, utility, and costing data estimates were derived from published sources and expert consultation. RESULTS: MBCT was found to be cost-effective compared to maintenance ADM over a 24-month time horizon. Antidepressant pharmacotherapy resulted in 1.10 QALY and $17,255.37 per patient on average, whereas MBCT resulted in 1.18 QALY and $15,030.70 per patient on average. This resulted in a cost difference of $2,224.67 and a QALY difference of 0.08, in favor of MBCT. Multiple sensitivity analyses supported these findings. CONCLUSIONS: From both a societal and health system perspective, utilizing MBCT as a first-line relapse prevention treatment is potentially cost-effective in a Canadian setting. Future economic evaluations should consider combined treatment (e.g., ADM and psychotherapy) as a comparator and longer time horizons as the literature advances.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».