Cost-effectiveness analysis of the SMART quit clinic programin smokers with cardiovascular disease in Thailand
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The SMART Quit Clinic Program (FAHSAI Clinic) has been implemented in Thailand since 2010; however, it remains unclear whether the benefits gained from this program justify its costs. We assessed its cost-effectiveness compared to usual care in a population of Thai smokers with cardiovascular disease (CVD) from a societal perspective. METHODS: We conducted a cost-utility analysis using a Markov model to simulate lifetime costs and quality-adjusted life years (QALYs) of Thai smokers aged ≥35 years receiving smoking cessation services offered from FAHSAI Clinic or usual care over a horizon of 50 years. The model used a 6-month continuous abstinence rate from a multicenter prospective study of 24 FAHSAI Clinics. A series of sensitivity analyses including probabilistic sensitivity analysis were conducted to assess robustness of study findings. Cost data are presented in US$ for 2020. RESULTS: The FAHSAI Clinic was dominant as it was less costly ($9537.92 vs $10964.19) and more effective (6.06 vs 5.96 QALYs) compared with usual care over the 50-year time horizon. Changes in risks of stroke and coronary heart disease among males had the largest impact on the cost-effectiveness findings. The probability that FAHSAI Clinic was cost-effective was 99.8% at a willingness-to-pay threshold of $5120. CONCLUSIONS: The FAHSAI Clinic smoking cessation program was clinically superior and cost-saving compared to usual care for Thai patients with CVD in all scenarios. A budget impact analysis is needed to estimate the financial impact of adopting this program within the Thai healthcare system.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».