Automated Feedback After Internet-Based Depression Screening: Cost-Effectiveness Analysis of a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: The clinical and cost-related consequences of internet-based depression screening, in combination with automated feedback, have been rarely investigated. We aimed to conduct a cost-effectiveness analysis of DISCOVER, a 3-armed, observer-masked, randomized controlled trial that focused on 2 versions of automated feedback interventions after internet-based depression screening. Objective: This study aimed to evaluate the cost-effectiveness of automated nontailored and tailored feedback interventions after internet-based depression screening from a societal perspective. Methods: Participants were recruited from the general population via traditional and social media. Participants who were undiagnosed but screened positive for depression on an online version of the Patient Health Questionnaire-9 (≥10 points) were randomized to automatically receive no feedback, nontailored feedback, or tailored feedback. The feedback interventions included the depression screening result, a recommendation to seek professional advice, and brief general information about depression. The tailored feedback was additionally framed according to the participants' symptom profiles, treatment preferences, health insurance plans, and local residency. The time horizon was 6 months. The main outcome was the incremental cost-effectiveness ratio (ICER) from a societal perspective using quality-adjusted life years (QALY) based on the EuroQol-5D-5L. Cost-effectiveness acceptability curves were constructed. Furthermore, several sensitivity analyses and explorative subgroup analyses were conducted. Results: A total of 1012 participants (no feedback: n=343, 33.9%; nontailored feedback: n=338, 33.4%; and tailored feedback: n=331, 32.7%) were included. Differences in costs and effects were not statistically significant. However, ICER results indicated that both no feedback and tailored feedback exhibited dominance over nontailored feedback. The ICER of tailored feedback compared to no feedback was €109,730 per QALY (a currency exchange rate of €1=US $1.02 was applicable as of December 31, 2022), whereas both costs and QALYs were lower in tailored feedback. The cost-effectiveness probability of tailored feedback compared to no feedback ranged between 41% and 80%. Sensitivity analyses exhibited similar trends. Conclusions: Six months postintervention, feedback interventions had no statistically significant effect on costs from a societal perspective or on QALYs. Tailored feedback was associated with moderate cost-effectiveness probabilities compared to no feedback. Explorative subgroup analyses revealed subpopulations for which the interventions might be cost-effective.
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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 | 0,026 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».