A Mobile Health Intervention for Patients With Depressive Symptoms: Protocol for an Economic Evaluation Alongside Two Randomized Trials in Brazil and Peru
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile health interventions provide significant strategies for improving access to health services, offering a potential solution to reduce the mental health treatment gap. Economic evaluation of this intervention is needed to help inform local mental health policy and program development. OBJECTIVE: This paper presents the protocol for an economic evaluation conducted alongside 2 randomized controlled trials (RCTs) to evaluate the cost-effectiveness of a psychological intervention delivered through a technological platform (CONEMO) to treat depressive symptoms in people with diabetes, hypertension, or both. METHODS: The economic evaluation uses a within-trial analysis to evaluate the incremental costs and health outcomes of CONEMO plus enhanced usual care in comparison with enhanced usual care from public health care system and societal perspectives. Participants are patients of the public health care services for hypertension, diabetes, or both conditions in São Paulo, Brazil (n=880) and Lima, Peru (n=432). Clinical effectiveness will be measured by reduction in depressive symptoms and gains in health-related quality of life. We will conduct cost-effectiveness and cost-utility analyses, providing estimates of the cost per at least 50% reduction in 9-item Patient Health Questionnaire scores, and cost per quality-adjusted life year gained. The measurement of clinical effectiveness and resource use will take place over baseline, 3-month follow-up, and 6-month follow-up in the intervention and control groups. We will use a mixed costing methodology (ie, a combination of top-down and bottom-up approaches) considering 4 cost categories: intervention (CONEMO related) costs, health care costs, patient and family costs, and productivity costs. We will collect unit costs from the RCTs and national administrative databases. The multinational economic evaluations will be fully split analyses with a multicountry costing approach. We will calculate incremental cost-effectiveness ratios and present 95% CIs from nonparametric bootstrapping (1000 replicates). We will perform deterministic and probabilistic sensitivity analyses. Finally, we will present cost-effectiveness acceptability curves to compare a range of possible cost-effectiveness thresholds. RESULTS: The economic evaluation project had its project charter in June 2018 and is expected to be completed in September 2021. The final results will be available in the second half of 2021. CONCLUSIONS: We expect to assess whether CONEMO plus enhanced usual care is a cost-effective strategy to improve depressive symptoms in this population compared with enhanced usual care. This study will contribute to the evidence base for health managers and policy makers in allocating additional resources for mental health initiatives. It also will provide a basis for further research on how this emerging technology and enhanced usual care can improve mental health and well-being in low- and middle-income countries. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT12345678 (Brazil) and NCT03026426 (Peru); https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02846662 and https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03026426. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/26164.
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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 | 0,061 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,008 |
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 ».