Protocol for an economic analysis of the randomised controlled trial of Improving the Well-being of people with Opioid Treated CHronic pain: I-WOTCH Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Over the last two decades, the use of opioids for the treatment of chronic pain in England has steadily increased despite lack of evidence of both long-term effectiveness in pain relief and significant, well-documented physical and mental adverse events. Guidelines recommend tapering when harms outweigh benefits, but the addictive nature of opioids hinders simple dose-reduction strategies. Improving the Well-being of people with Opioid Treated CHronic pain (I-WOTCH) trial tests a multicomponent self-management intervention aimed to help patients with chronic non-malignant pain taper opioid doses. This paper outlines the methods to be used for the economic analysis of the I-WOTCH intervention compared with the best usual care. METHODS AND ANALYSIS: Economic evaluation alongside the I-WOTCH study, prospectively designed to identify, measure and value key healthcare resource use and outcomes arising from the treatment strategies being compared. A within-trial cost-consequences analysis and a model-based long-term cost-effectiveness analysis will be conducted from the National Health Service and Personal Social Service perspective in England. The former will quantify key parameters to populate a Markov model designed to estimate the long-term cost and quality-adjusted life years of the I-WOTCH intervention against best usual care. Regression equations will be used to estimate parameters such as transition probabilities, utilities, and costs associated with the model's states and events. Probabilistic sensitivity analysis will be used to assess the impact of parameter uncertainty onto the predicted costs and health outcomes, and the resulting value for money assessment of the I-WOTCH intervention. ETHICS AND DISSEMINATION: Full ethics approval was granted by Yorkshire & The Humber-South Yorkshire Research Ethics Committee on 13 September 2016 (16/YH/0325). Current protocol: V.1.7, date 31 July 2019. Findings will be disseminated in peer-reviewed journals, scientific conferences, newsletters and websites. TRIAL REGISTRATION NUMBER: International Standard Randomised Controlled Trial Number (49 470 934); Pre-result.
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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 | 0,079 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,011 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,169 | 0,031 |
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 ».