The Cost-Effectiveness of a Novel Online Social Therapy to Maintain Treatment Effects From First-Episode Psychosis Services: Results From the Horyzons Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital interventions have potential applications in promoting long-term recovery and improving outcomes in first-episode psychosis (FEP). This study aimed to evaluate the cost-effectiveness of Horyzons, a novel online social therapy to support young people aged 16-27 years following discharge from FEP services, compared with treatment as usual (TAU) from a healthcare sector and a societal perspective. STUDY DESIGN: A cost-effectiveness analysis (CEA), based on the change in social functioning, and a cost-utility analysis (CUA) using quality-adjusted life years were undertaken alongside a randomized controlled trial. Intervention costs were determined from study records; resources used by patients were collected from a resource-use questionnaire and administrative data. Mean costs and outcomes were compared at 18 months and incremental cost-effectiveness ratios were calculated. Uncertainty analysis using bootstrapping and sensitivity analyses was conducted. STUDY RESULTS: The sample included 170 participants: Horyzons intervention group (n = 86) and TAU (n = 84). Total costs were significantly lower in the Horyzons group compared with TAU from both the healthcare sector (-AU$4789.59; P < .001) and the societal perspective (-AU$5131.14; P < .001). In the CEA, Horyzons was dominant, meaning it was less costly and resulted in better social functioning. In the CUA, the Horyzons intervention resulted in fewer costs but also yielded fewer QALYs. However, group differences in outcomes were not statistically significant. When young people engaged more with the platform, costs were shown to decrease and outcomes improved. CONCLUSIONS: The Horyzons intervention offers a cost-effective approach for improving social functioning in young people with FEP after discharge from early intervention services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».