Economic Evaluation of a Multicomponent mHealth Intervention for Stroke Management in Rural China: Cluster-Randomized Trial With 6-Year Follow-Up
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To bridge the gap between clinical guidelines and suboptimal stroke management in rural settings, we conducted an implementation trial using evidence-based, mobile health-enabled strategies to empower primary care providers in rural China. The system-integrated and digital technology-enabled model of care (SINEMA) model was shown to significantly reduce blood pressure and mortality among people with stroke in rural China. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the cost-effectiveness of the SINEMA intervention within both the active trial and the post-trial observational periods and its budget impact for potential nationwide scalability. METHODS: In the cluster-randomized implementation trial (the SINEMA trial), 50 villages were randomized to either a 1-year intervention (2017-2018) or usual care, with 1299 patients with stroke followed up until 2022-2023-6 years after the trial baseline. The incremental cost-effectiveness ratios (ICER) for systolic blood pressure reduction and quality-adjusted life year gains were estimated from a health sector perspective. Both probabilistic and deterministic sensitivity analyses were conducted to assess the robustness of the findings. Additionally, a budget impact analysis was performed from a public payer perspective to estimate the per-capita and total costs of national scale-up under 2 scenarios: a standalone intervention and integration into the existing basic public health service system. RESULTS: The ICER per 1 mmHg systolic blood pressure reduction was $8.4 for the within-trial estimation. The ICER per quality-adjusted life year gained was $837.9 within-trial and $727.9 post-trial, both highly cost-effective relative to any commonly adopted thresholds and robust in sensitivity analyses. The first-year budget impact ranged from $115.6 million to $197.7 million in the 2 scenarios, reducing to $46.6 million to $78.7 million by year 5, with a per-capita cost of $0.03-$0.06. CONCLUSIONS: Our findings demonstrate that the SINEMA intervention was cost-effective during the trial period and remained so throughout the 6-year sustainability observation period. These results highlight the potential of adopting similar health system-integrated, mobile health-enabled strategies to enhance the management of stroke and other chronic diseases in resource-limited settings. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT0318585, ClinicalTrials.gov NCT05792618; https://clinicaltrials.gov/study/NCT03185858 and https://clinicaltrials.gov/study/NCT05792618. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.3389/fneur.2023.1145562.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».