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Enregistrement W4297348256 · doi:10.3390/curroncol29100549

Lessons from Cost-Effectiveness Analysis of Smoking Cessation Programs for Cancer Patients

2022· review· en· W4297348256 sur OpenAlexvenueno aff
Jeffrey S. Hoch, Heather K. Barr, Andrea M. Guggenbickler, Carolyn S. Dewa

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSmoking cessationCancerCancer treatmentCost–benefit analysisHealth economicsHealth careFamily medicineIntensive care medicineInternal medicinePublic healthNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Smoking among patients diagnosed with cancer poses important health and financial challenges including reduced effectiveness of expensive cancer therapies. This study explores the value of smoking cessation programs (SCPs) for patients already diagnosed with cancer. It also identifies conditions under which SPCs may be wise investments. METHODS: Using a simplified decision analytic model combined with insights from a literature review, we explored the cost-effectiveness of SCPs. RESULTS: The findings provide insights about the potential impact of cessation probabilities among cancer patients in SCPs and the potential impact of SCPs on cancer patients' lives. CONCLUSION: The evidence suggests that there is good reason to believe that SCPs are an economically attractive way to improve outcomes for cancer patients when SCPs are offered in conjunction with standard cancer care.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,394
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,145 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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