Cost-Utility of the eHealth Application ‘Oncokompas’, Supporting Incurably Ill Cancer Patients to Self-Manage Their Cancer-Related Symptoms: Results of a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Evidence on the cost-effectiveness of eHealth in palliative care is scarce. Oncokompas, a fully automated behavioral intervention technology, aims to support self-management in cancer patients. This study aimed to assess the cost-utility of the eHealth application Oncokompas among incurably ill cancer patients, compared to care as usual. In this randomized controlled trial, patients were randomized into the intervention group (access to Oncokompas) or the waiting-list control group (access after three months). Healthcare costs, productivity losses, and health status were measured at baseline and three months. Intervention costs were also taken into account. Non-parametric bootstrapping with 5000 replications was used to obtain 95% confidence intervals around the incremental costs and quality-adjusted life years (QALYs). A probabilistic approach was used because of the skewness of cost data. Altogether, 138 patients completed the baseline questionnaire and were randomly assigned to the intervention group (69) or the control group (69). In the base case analysis, mean total costs and mean total effects were non-significantly lower in the intervention group (-€806 and -0.01 QALYs). The probability that the intervention was more effective and less costly was 4%, whereas the probability of being less effective and less costly was 74%. Among patients with incurable cancer, Oncokompas does not impact incremental costs and seems slightly less effective in terms of QALYs, compared to care as usual. Future research on the costs of eHealth in palliative cancer care is warranted to assess the generalizability of the findings of this study.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».