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Enregistrement W4408328987 · doi:10.2196/53539

Mobile Electronic Patient-Reported Outcomes and Interactive Support During Breast and Prostate Cancer Treatment: Health Economic Evaluation From Two Randomized Controlled Trials

2025· article· en· W4408328987 sur OpenAlexvenueno aff
Marie-Therése Crafoord, Joakim Ekstrand, Kay Sundberg, Marie Nilsson, Maria Fjell, Ann Langius‐Eklöf

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFamiljen Kamprads StiftelseForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och VälfärdVetenskapsrådetKarolinska InstitutetSwedish Cancer Foundation
Mots-clésRandomized controlled trialMedicineBreast cancerHealth careEconomic evaluationPsychological interventionCost effectivenessQuality-adjusted life yearFamily medicinePhysical therapyIntervention (counseling)CancerInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digital interventions for supportive care during cancer treatment incorporating electronic patient-reported outcomes (ePROs) can enhance early detection of symptoms and facilitate timely symptom management. However, economic evaluations are needed. OBJECTIVE: This study aims to conduct a cost-utility analysis of an app for ePRO and interactive support from the perspective of the payer (Region Stockholm Health Care Organization) and to explore its impact on patient health care utilization and costs. METHODS: Two open-label randomized controlled trials (RCTs) were conducted, including patients undergoing neoadjuvant chemotherapy for breast cancer (B-RCT; N=149) and radiotherapy for prostate cancer (P-RCT; N=150), recruited from oncology clinics at 2 university hospitals in Stockholm, Sweden. EORTC QLQ-C30 scores were mapped to EQ-5D-3L to calculate quality-adjusted life years (QALYs). Intervention and implementation costs and health care costs, obtained from an administrative database, were used to calculate incremental cost-effectiveness ratios (ICERs) in 3 ways: including all health care costs (ICERa), excluding nonacute health care costs (ICERb), and excluding health care costs altogether (ICERc). Nonparametric bootstrapping was used to explore ICER uncertainty. Health care costs were analyzed by classifying them as disease-related or acute. RESULTS: In both RCT intervention groups, fewer QALYs were lost compared with the control group (P<.001). In the B-RCT, the mean intervention cost was €92 (SD €2; €1=US $1.03). The mean cost for the intervention and all health care was €36,882 (SD €1032) in the intervention group and €35,427 (SD €959) in the control group (P<.001), with an ICERa of €202,368 (95% CI €152,008-€252,728). The mean cost for the intervention and acute health care was €3585 (SD €480) in the intervention group and €3235 (SD €494) in the control group (P<.001). ICERb was €49,903 (95% CI €37,049-€62,758) and ICERc was €13,213 (95% CI €11,145-€15,281); 22 out of 74 (30%) intervention group patients and 24 out of 75 (32%) of the control group patients required acute inpatient care for fever. In the P-RCT, the mean intervention cost was €43 (SD €0.2). The mean cost for the intervention and all health care was €3419 (SD €739) in the intervention group and €3537 (SD €689) in the control group (P<.001), with an ICERa of -€1,092,136 (95% CI -€3,274,774 to €1,090,502). The mean cost for the intervention and acute health care was €1219 (SD €593) in the intervention group and €802 (SD €281) in the control group (P<.001). ICERb was €745,987 (95% CI -€247,317 to €1,739,292) and ICERc was €13,118 (95% CI -68,468 to €94,704). As many as 10 out of the 75 (13%) intervention group patients had acute inpatient care, with the most common symptom being dyspnea, while 9 out of the 75 (12%) control group patients had acute inpatient care, with the most common symptom being urinary tract infection. CONCLUSIONS: ePRO and interactive support via an app generated a small improvement in QALYs at a low intervention cost and may be cost-effective, depending on the costs considered. Considerable variability in patient health care costs introduced uncertainty around the estimates, preventing a robust determination of cost-effectiveness. Larger studies examining cost-effectiveness from a societal perspective are needed. The study provides valuable insights into acute health care utilization during cancer treatment. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02479607; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02479607, ClinicalTrials.gov NCT02477137; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02477137. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1186/s12885-017-3450-y.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,014
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,366 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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