Economic evaluation of digitally supported therapy for people with psychosis who hear distressing voices: the AVATAR2 trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: AVATAR therapy, a digitally supported intervention, utilises avatars to promote recovery in people who experience distressing auditory hallucinations. This approach was recently evaluated in a multicentre randomised controlled trial comparing brief (AV-BRF) and extended (AV-EXT) forms of therapy with treatment as usual (TAU). There was evidence for the effectiveness of therapy, particularly for AV-EXT. However, value for money needs to be assessed. AIMS: To compare separately the cost utility of the brief and extended forms of AVATAR therapy with TAU. METHOD: In a three-arm randomised controlled trial the use of health services was measured, and costs (2021/2022; pounds sterling) calculated from a health and social care perspective over a 28-week follow-up period. Quality-adjusted life years (QALYs; derived from the 5-level version of the EuroQol 5-Dimension questionnaire) were combined with costs. RESULTS: AV-BRF resulted in extra costs of £319 (95% CI, -£1558 to £2496), and AV-EXT in lower costs of £1965 (95% CI, -£1912 to £1519), compared with TAU. Over the follow-up, AV-BRF resulted in 0.0159 (95% CI, -0.0103 to 0.0422) and AV-EXT in 0.0173 (95% CI, -0.0049 to 0.0395) more QALYs than TAU. The cost per QALY for AV-BRF compared with TAU was £20 016, while AV-EXT dominated TAU (lower costs and more QALYs). CONCLUSIONS: Neither version of AVATAR had a substantial impact on QALYs. However, AV-EXT did result in reduced care costs - albeit not statistically significant - and was potentially cost-effective compared with TAU. AV-BRF had an incremental cost-effectiveness ratio that indicated lower potential cost-effectiveness. These findings are uncertain, but could still inform decision-making regarding interventions in this field.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».