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Enregistrement W4399311962 · doi:10.2196/52734

Connecting Female Entertainment Workers in Cambodia to Health Care Services Using mHealth: Economic Evaluation of Mobile Link

2024· article· en· W4399311962 sur OpenAlexvenueno aff
Anton L.V. Avanceña, Carinne Brody, Pheak Chhoun, Sovannary Tuot, Siyan Yi

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintmHealthLink (geometry)EntertainmentHealth careBusinessInternet privacyTelecommunicationsComputer scienceWorld Wide WebArtEconomic growthComputer networkVisual artsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mobile Link is a mobile phone-based intervention to increase access to, and use of, health care services among female entertainment workers in Cambodia who face higher risks for specific diseases and gender-based violence. A multisite randomized controlled trial showed that Mobile Link connected female entertainment workers with outreach workers for information and escorted referrals after 6 months but did not lead to statistically significant improvements in HIV and sexually transmitted infection testing, contraceptive use, and condom use. OBJECTIVE: This study aims to conduct a 3-part economic evaluation of Mobile Link to understand its costs, value, and affordability. METHODS: We conducted cost, cost-effectiveness, and budget impact analyses of Mobile Link using cost and outcomes data from the Mobile Link trial and other sources. For the cost analysis, we estimated the total, per-person, and incremental costs of Mobile Link compared with usual care. Using probabilistic decision-analytic models, we estimated the 1-year cost-effectiveness of Mobile Link from payer and combined payer and patient perspectives by converting selected primary and secondary outcomes from the trial to disability-adjusted life years (DALYs) averted. Finally, we estimated the financial costs of scaling up Mobile Link's messaging and outreach services to 70% of female entertainment workers in 5 years. RESULTS: The incremental costs of Mobile Link were US $199 from a payer perspective and US $195 per person from a combined payer and patient perspective. With an average of 0.018 (95% predicted interval -0.088 to 0.126) DALYs averted, Mobile Link's cost-effectiveness was US $10,955 per DALY from a payer perspective (US $10,755 per DALY averted from a payer and patient perspective). The costs of Mobile Link would have to decrease by 85%, or its effectiveness would have to be 5.56 times higher, for the intervention to meet the upper limit of recommended cost-effectiveness thresholds in Cambodia (US $1671 per DALY averted). The 5-year cost of scaling Mobile Link to 34,790 female entertainment workers was estimated at US $1.64 million or US $46 per person per year. CONCLUSIONS: This study provided a comprehensive economic evaluation of Mobile Link. We found that Mobile Link is not likely to be cost-effective unless its costs decrease or its effectiveness increases. Scaling up Mobile Link to more female entertainment workers is estimated to cost less than the costs of the trial. Given the importance of linking female entertainment workers to essential services, future research should focus on enhancing the effectiveness of Mobile Link or developing new mobile health interventions for this population. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03117842; https://clinicaltrials.gov/study/NCT03117842.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,005
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,591
Écart entre enseignants0,407 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
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