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Enregistrement W3199969432 · doi:10.2196/31621

Pediatric Weight Management Through mHealth Compared to Face-to-Face Care: Cost Analysis of a Randomized Control Trial

2021· article· en· W3199969432 sur OpenAlexvenueno aff
Louise Tully, Jan Sørensen, Grace O’Malley

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRoyal College of Surgeons in IrelandHealth Research Board
Mots-clésmHealthRandomized controlled trialPsychological interventionMedicineHealth careCost–benefit analysisScarcityCost effectivenessClinical trialPhysical therapyNursingSurgeryRisk analysis (engineering)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mobile health (mHealth) may improve pediatric weight management capacity and the geographical reach of services, and overcome barriers to attending physical appointments using ubiquitous devices such as smartphones and tablets. This field remains an emerging research area with some evidence of its effectiveness; however, there is a scarcity of literature describing economic evaluations of mHealth interventions. OBJECTIVE: We aimed to assess the economic viability of using an mHealth approach as an alternative to standard multidisciplinary care by evaluating the direct costs incurred within treatment arms during a noninferiority randomized controlled trial (RCT). METHODS: A digitally delivered (via a smartphone app) maintenance phase of a pediatric weight management program was developed iteratively with patients and families using evidence-based approaches. We undertook a microcosting exercise and budget impact analysis to assess the costs of delivery from the perspective of the publicly funded health care system. Resource use was analyzed alongside the RCT, and we estimated the costs associated with the staff time and resources for service delivery per participant. RESULTS: In total, 109 adolescents participated in the trial, and 84 participants completed the trial (25 withdrew from the trial). We estimated the mean direct cost per adolescent attending usual care at €142 (SD 23.7), whereas the cost per adolescent in the mHealth group was €722 (SD 221.1), with variations depending on the number of weeks of treatment completion. The conversion rate for the reference year 2013 was $1=€0.7525. The costs incurred for those who withdrew from the study ranged from €35 to €681, depending on the point of dropout and study arm. The main driver of the costs in the mHealth arm was the need for health professional monitoring and support for patients on a weekly basis. The budget impact for offering the mHealth intervention to all newly referred patients in a 1-year period was estimated at €59,046 using the assessed approach. CONCLUSIONS: This mHealth approach was substantially more expensive than usual care, although modifications to the intervention may offer opportunities to reduce the mHealth costs. The need for monitoring and support from health care professionals (HCPs) was not eliminated using this delivery model. Further research is needed to explore the cost-effectiveness and economic impact on families and from a wider societal perspective. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01804855; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01804855.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,019
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,392 · 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 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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