The Impact of Time Scale on the Cost-Effectiveness of Air Cleaners for Reducing Exposure to Air Pollution From Wildfires
Notice bibliographique
Résumé
Abstract RATIONALE: Concentration response functions (CRF) quantify the association between air pollution concentration and health outcomes and are an essential input in economic models used to evaluate air quality interventions for asthma control. However, there is considerable uncertainty in the correct value and shape of the CRF for asthma outcomes across a range of air pollution concentrations and modelers must choose from among multiple reasonable options. Furthermore, uncertainty in the CRF can be magnified by its interaction with the model time scale, i.e., whether exposure is averaged daily or monthly. This means modeling decisions could impact the estimated cost-effectiveness of air quality interventions (e.g., air cleaners) for asthma control, influencing patient access to these interventions. METHODS: We conducted a cost-effectiveness analysis (CEA) of indoor air cleaners, holding the CRF constant but changing the time scale for air pollution measurement. The CEA used a Markov model with four health states for well-controlled, partly controlled, uncontrolled asthma symptoms, and death. We used a CRF of 1.06 additional salbutamol inhalers dispensed per 10 µg/m³ increase in PM2.5, derived from a log-linear regression of asthma patients in British Columbia (BC), Canada. We incorporated daily data on PM2.5 concentration from 2018-2022, determined in 16 health service delivery areas (HSDA) in BC, and averaged over daily, weekly and monthly time periods. We evaluated the incremental cost-effectiveness ratio (ICER) of government rebates for air cleaners (vs. no rebates) over a 5-year period in each HSDA. RESULTS: Modeling air pollution on a daily time scale rather than weekly or monthly changed cost-effectiveness results in all 16 HSDAs, indicating a higher value of air cleaners with daily PM2.5 (Figure 1). The monthly to daily difference in ICERs was smallest (-$110/QALY) in the HSDA with the lowest daily mean PM2.5 (7.1 µg/m³, SD 1.9) and largest (-$6,783/QALY) in the HSDA with the highest daily mean PM2.5 (11.2 µg/m³, SD 23.2). CONCLUSIONS: Both the choice of CRF and model time scale influenced the estimated cost-effectiveness of air cleaners for improving asthma control, changing the estimated cost per QALY by approximately $7000 in the region most affected by PM2.5. As there is no obvious ‘correct’ CRF or model time scale, these modeling decisions reflect important sources of uncertainty around the value of air cleaners. Modelers should be transparent with the public and decision makers about this uncertainty when informing policy discussions around patient access to air cleaners.
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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 | 0,011 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».