Advertisement

Overzicht en kosteneffectiviteit van online rokeninterventies in Nederland

  • Kei Long CheungEmail author
  • Ben F. M. Wijnen
  • Mickael Hiligsmann
  • Silvia M. A. A. Evers
  • Hein de Vries
Wetenschappelijk artikel
  • 10 Downloads

Samenvatting

Achtergrond

Stoppen-met-rokeninterventies hebben veel potentie om roken in Nederland te ontmoedigen.

Doel

Het doel van het onderzoek is om 1) een overzicht te geven van de online stoppen-met-rokeninterventies in Nederland (waarbij gekeken wordt naar effectiviteit, kosteneffectiviteit en de achterliggende theorie) en 2) te onderzoeken of het toevoegen van online stoppen-met-rokeninterventies aan het huidige pakket van rokeninterventies in Nederland kosteneffectief is.

Methode

Voor een inventaris van de Nederlandse online stoppen-met-rokeninterventies hebben we gebruikgemaakt van 1) wetenschappelijke literatuur, 2) grijze literatuur en 3) expertinput. Dit heeft 45 interventies opgeleverd, waarvan er zes in wetenschappelijke literatuur zijn beschreven. Geschikte onderzoeken werden gebruikt om met het EQUIPT-model de kosteneffectiviteit te berekenen van online stoppen-met-rokeninterventies, als toevoeging aan het bestaande pakket van dergelijke interventies in Nederland.

Resultaten

Slechts zes online stoppen-met-rokeninterventies werden in wetenschappelijke literatuur gevonden. Investeringen in dit soort interventies leidden al na één jaar tot lagere gezondheidszorgkosten en een hogere kwaliteit van leven.

Conclusie

Online stoppen-met-rokeninterventies – vooral de interactieve, op maat gesneden online interventies – kunnen in potentie een aanzienlijk kostenbesparend effect hebben.

Trefwoorden

roken e-health internet online interventie kosteneffectiviteit model EQUIPTMOD 

Abstract

Background

Due to the massive use of the internet, online smoking cessation interventions have great potential to tackle the smoking problem in the Netherlands.

Aim

The aim of the study is to 1) provide an overview of the online smoking cessation interventions in the Netherlands (looking at effectiveness, cost-effectiveness, and inclusion of theory), and 2) to evaluate the cost-effectiveness of an alternate package (including online smoking interventions) compared with existing smoking cessation services alone (current package).

Method

To identify the Dutch online smoking cessation interventions, we have consulted 1) scientific literature, 2) gray literature, and 3) expert input. This resulted in 45 interventions, of which six have been reported in the scientific literature. We used the EQUIPTMOD to calculate the incremental cost-effectiveness ratios for different time horizons to assess the value of providing internet-based interventions to complement the current package.

Results

Only six online smoking cessation interventions were identified in the scientific literature. The provision of internet-based intervention to the current package was dominant (cost-saving) compared with the current package alone, already after two years.

Conclusion

Online smoking cessation interventions – especially the interactive, tailored online programs – have a strong potential to be cost-saving in the Netherlands.

Keywords

smoking e-health internet online intervention cost-effectiveness model EQUIPTMOD 

Kernpunten

  • Stoppen-met-rokeninterventies hebben een grote potentie om roken in Nederland te ontmoedigen.

  • Dit onderzoek biedt een overzicht van online stoppen-met-rokeninterventies in Nederland.

  • Onderzocht is of deze interventies kosteneffectief zijn als we deze toevoegen aan het bestaande pakket van tabaksontmoedigingsmethoden.

  • Uit de resultaten blijkt dat deze programma’s zelfs op de korte termijn al kostenbesparend zijn.

Inleiding

Roken is een probleem in Nederland

Roken van tabak is een wereldwijd probleem, met per jaar meer dan 6 miljoen doden aan roken gerelateerde ziekten (bijvoorbeeld longkanker en hart- en vaatziekten) [1]. Met meer dan 23,1 % rokers van de Nederlandse bevolking van 18 jaar of ouder, van wie 74,6 % dagelijks rookt, is roken ook in Nederland een probleem voor de volksgezondheid [2]. In 2013 zijn in Nederland volgens schattingen 19.000 doden gevallen aan rokengerelateerde klachten [3]. Om het roken tegen te gaan zijn effectieve interventies ontwikkeld, maar veel daarvan hebben een klein bereik [4].

Online stoppen-met-rokeninterventies hebben een grote potentie

Met 94,4 % Nederlanders die toegang hebben tot het internet hebben internetgebaseerde stoppen-met-rokeninterventies (oftewel: online stoppen-met-rokeninterventies) vele mogelijkheden. Zo hebben dergelijke online interventies mogelijk een groter bereik, een grotere toegankelijkheid (bijvoorbeeld op het werk of thuis), betere beschikbaarheid (dat wil zeggen 24 uur per dag), lage kosten per gebruiker (wat kan leiden tot kosteneffectiviteit of zelfs kostenbesparing), en zijn ze vaak interactief en kunnen ze informatie op het individu afstemmen (‘tailoren’) [5, 6]. In de recente geactualiseerde richtlijn Behandeling van tabaksverslaving en stoppen met roken ondersteuning worden e‑healthinterventies positief aanbevolen [7]. Wanneer rokers naar de huisarts gaan met aan roken gerelateerde klachten moeten zij volgens deze richtlijn behandeld worden. Het is daarom relevant om te onderzoeken wat het Nederlandse aanbod is van online stoppen-met-rokeninterventies, en in welke mate deze (kosten)effectief zijn.

Theoretische componenten en gedragsveranderingstechnieken

Doordat er slechts enkele online stoppen-met-rokeninterventies onderworpen zijn aan gerandomiseerde experimentele onderzoeken is het moeilijk te onderzoeken wat de effecten zijn van deze interventies. Daarom zijn er wetenschappers die interventies gericht op gedragsverandering evalueren op basis van relevante kenmerken. In de literatuur is gebleken dat drie theorieën tot hogere effecten leiden wanneer deze als basis worden gebruikt voor online stoppen-met-rokeninterventies [8]: de sociaal cognitieve theorie [9], het transtheoretisch model [10] en de theorie van gepland gedrag [11], die alle geïntegreerd zijn in het ‘Integrated Change’ (I-Change) Model [12]. Ook hangen bepaalde behavioural change techniques (BCT’s), oftewel gedragsveranderingstechnieken, samen met meer rokers die stoppen met roken [13, 14, 15]: 1) versterken van de identiteit van de ex-roker, 2) belonen van stoppen-met-rokengedrag, 3) adviseren van routineveranderingen, 4) adviseren en steunen bij het omgaan met stoppen met roken, en 5) adviseren over rokenmedicatie. Het evalueren van de theoretische componenten en BCT’s is dus een manier om inzicht te krijgen in de werking van een online stoppen-met-rokeninterventie.

Kosteneffectiviteit van online stoppen-met-rokeninterventies

Naast het verkrijgen van een overzicht van online stoppen-met-rokeninterventies is het, met de stijgende zorgkosten en het toenemende belang van economische evaluaties binnen de gezondheidszorg in Nederland, ook belangrijk te onderzoeken welke online stoppen-met-rokeninterventies kosteneffectief zijn. Het is voor het beleid voornamelijk interessant of deze interventies kosteneffectief zijn als ze worden toegevoegd aan het huidige stoppen-met-rokenpakket. Met behulp van een return-on-investment tool voor online stoppen-met-rokeninterventies is daarom voor alle gevonden Nederlandse onderzoeken de kosteneffectiviteit onderzocht door deze interventies hypothetisch toe te voegen aan het huidige stoppen-met-rokenpakket.

Doel

Het doel van het onderzoek is daarom om 1) een overzicht te geven van de online stoppen-met-rokeninterventies in Nederland (waarbij gekeken wordt naar effectiviteit, kosteneffectiviteit, en de theoretische component en BCT’s), en 2) te onderzoeken of het toevoegen van online stoppen-met-rokeninterventies aan het huidige pakket van stoppen-met-rokeninterventies in Nederland kosteneffectief is. Online stoppen-met-rokeninterventies zijn e‑healthinterventies, waarbij op de mobiele telefoon gebaseerde interventies niet meegenomen zijn [16].

Methode

De resultaten beschreven in dit artikel zijn gebaseerd op twee verschillende onderzoeken: 1) een systematische review van onderzoeken naar de (kosten)effectiviteit, en het gebruik van theoretische componenten en BCT’s van online stoppen-met-rokeninterventies [17]; en 2) een modelmatige kosteneffectiviteitsanalyse naar het toevoegen van online stoppen-met-rokeninterventies aan het huidige verzekeringspakket [18]. Voor het overzicht van online stoppen-met-rokeninterventies (waarbij werd gekeken naar effectiviteit, kosteneffectiviteit, en de theoretische component en BCT’s) werd 1) een systematische literatuurzoekopdracht uitgevoerd, 2) een grijze literatuurzoekopdracht uitgevoerd en 3) experts gevraagd input te leveren. Dit gaf input voor de identificatie voor online stoppen-met-rokeninterventies om de kosteneffectiviteit te onderzoeken aan de hand van een economisch model.

Overzicht van online stoppen-met-rokeninterventies

Voor wetenschappelijk gerapporteerde online stoppen-met-rokeninterventies werd de Cochrane review over online stoppen-met-rokeninterventies gebruikt, die slechts geüpdatet is tot april 2013 [4, 13]. Twee onafhankelijke onderzoekers hebben een aanvullende systematisch review uitgevoerd naar onderzoek tot en met juli 2016, met een soortgelijke zoekstrategie. Na screening van de titels, abstracts en de gehele teksten zijn vijf unieke online stoppen-met-rokeninterventies geïdentificeerd. Met de expertinput (hieronder beschreven) resulteerde dat in zes unieke online stoppen-met-rokeninterventies in de wetenschappelijke literatuur.

Om online stoppen-met-rokeninterventies te identificeren waarover niet in wetenschappelijke literatuur gerapporteerd is, hebben de twee onderzoekers daarnaast een grijze literatuurzoekopdracht uitgevoerd in Google, met de zoektermen ‘stoppen met roken’ en ‘online roken’. Met de zes unieke interventies geïdentificeerd (in de grijze literatuur) via de experts resulteerde dit in een lijst van 39 online stoppen-met-rokeninterventies in de grijze literatuur in Nederland. Bijlage A geeft een gedetailleerde beschrijving van de wetenschappelijke en grijze literatuurzoekopdracht (Engelstalig).

Nederlandse experts op het gebied van tabaksontmoediging werden benaderd via ons eigen netwerk om input te geven over de online stoppen-met-rokeninterventies die zij kennen. Expertinput diende ook als een controle van de resultaten van het literatuuronderzoek. Twintig experts werden benaderd via een e‑mail waarin het doel van het onderzoek werd beschreven, met de vraag of zij ons van input konden voorzien. Dit leidde tot input van vijf tabaksexperts, die een lijst opleverde van 21 interventies in totaal. Daarvan werden zeven unieke interventies toegevoegd aan de zoekopdracht in de systematische en grijze literatuur.

De verschillende zoekstrategieën hebben dus geleid tot in totaal 45 interventies, waarvan zes beschreven zijn in wetenschappelijke literatuur. De extractie en analyse van de gegevens werden uitgevoerd door twee onafhankelijke onderzoekers met een opgestelde extractiesheet; wetenschappelijke literatuur (informatie over het onderzoek en de interventie), (kosten)effectiviteit en uitkomsten, theoretische componenten (attitude, sociale invloeden, zelfeffectiviteit en actie-/copingplannen maken, en BCT’s), en grijze literatuur (interventie-informatie, theoretische componenten en BCT’s). Wanneer de onderzoekers van mening verschilden, werd via overleg een consensus bereikt [4, 13]. De resultaten zijn gepresenteerd in tabellen. Informatie werd uit de literatuur gehaald en wanneer onderzoekers toegang hadden tot de interventie werd ook de online stoppen-met-rokeninterventie gecheckt. Bijlage B geeft een gedetailleerde beschrijving van de extractie van gegevens (Engelstalig). Een gedetailleerde beschrijving van de verkenning van online stoppen-met-rokeninterventies is elders gepubliceerd [17].

Kosteneffectiviteit van online stoppen-met-rokeninterventies in Nederland

Om de kosteneffectiviteit te bepalen van de gevonden Nederlandse onderzoeken is gebruikgemaakt van een economisch model dat is ontwikkeld als onderdeel van het project European-study on Quantifying Utility of Investment in Protection from Tobacco (EQUIPT). Het EQUIPT-model is een markovpopulatiemodel waarin hypothetische personen transities maken tussen verschillende gezondheidstoestanden (roker, ex-roker of overleden). Het model richtte zich op rokers ouder dan zestien jaar. Met het EQUIPT-model is het mogelijk nieuwe interventies toe te voegen aan het huidige basiszorgverzekeringspakket. Het model maakt onderscheid tussen top-level interventies (bijvoorbeeld massamediacampagnes), gedragsondersteunende interventies en farmaceutische interventies. Het model is elders in meer detail beschreven [18].

De effecten van de online stoppen-met-rokeninterventies, met een meting na ten minste twaalf maanden, werden samengenomen in een meta-analyse [17]. Een hypothetische interventie met het gepoolde relatieve risico van deze online stoppen-met-rokeninterventies werd toegevoegd aan het EQUIPT-model. Hierin is de kosteneffectiviteit berekend van het toevoegen van online stoppen-met-rokeninterventies aan het huidig pakket, vanuit het perspectief van de gezondheidszorg. De tijdshorizons voor deze analyse waren twee, vijf en tien jaar, en levensduur. Effecten zijn uitgedrukt in quality-adjusted life years (QALY’s) en gecombineerd met gezondheidsgerelateerde kosten door middel van de incrementele kosteneffectiviteitsratio (IKER). De belangrijkste parameters zijn verwerkt in sensitiviteitsanalyses (onder andere het percentage rokers dat stopt en het bereik van de online stoppen-met-rokeninterventies). Verder is er een aanvullende analyse gedaan om de maximale kosten te bepalen waarbij deze online stoppen-met-rokeninterventie nog steeds kosteneffectief zou zijn, inclusief promotionele en implementatiekosten. Dit is gedaan door middel van het verhogen van de interventiekosten totdat de nettowinst op nul uitkwam (grenswaardeanalyse).

Resultaten

Er zijn 45 unieke online stoppen-met-rokeninterventies gevonden (zes in de wetenschappelijke literatuur en 39 in de grijze literatuur). Slechts zes online stoppen-met-rokeninterventies werden in de wetenschappelijke literatuur aangetroffen, waarvan er vier effectief bleken (zie fig. 1 voor de screeningflowchart). Bij twee onderzoeken is ook gekeken naar de kosteneffectiviteit en hieruit bleek in beide onderzoeken dat online stoppen-met-rokeninterventies een kosteneffectief alternatief vormen. Tab. 1 geeft een overzicht met een korte beschrijving van de interventies. Tab. 2 geeft inzicht in de effectiviteit, kosteneffectiviteit, gebruikte controleconditie en uitkomstmaten.
Figuur 1

Screeningflowchart van de wetenschappelijke literatuur

Tabel 1

Algemene kenmerken

Interventie

Doelgroep

Korte omschrijving

Stoppen-met-roken 20 [19].

Rokers van 18 jaar of ouder, met de intentie om binnen een jaar te stoppen

Een zeven tot negen pagina’s tailored e‑mail, gebaseerd op het I‑Change-model. Interventie richt zich op motivatie en postmotivatiefactoren

Stay Quit For You (SQ4U) [20, 21]

Rokers van 18–65 jaar, die dagelijks roken, bereid zijn om een stopdatum te kiezen binnen één maand en die gemotiveerd zijn om te stoppen met roken

De action planning (AP) interventie geeft op maat gemaakte feedback bij start van de interventie en nodigt deelnemers uit om zes opdrachten te doen die betrekking hebben op voorbereidende en copingmechanismen (de eerste drie vóór de stopdatum en de laatste drie ná de stopdatum). De action planning plus (AP+) interventie is een uitgebreidere versie van het AP-programma, waarin deelnemers op elf tijdstippen na de stoppoging wordt gevraagd om opdrachten te uit te voeren

Persoonlijk Stopadvies (PAS) [22, 23]

Rokers (Nederlandse volwassenen) met de intentie om binnen zes maanden te stoppen met roken

Een online op maat gemaakt stoppen-met-rokeninterventie (website) met vier sessies, gebaseerd op het I‑Change-model

Smoke Alert* [24]

Niet-rokers of voormalig rokers in de leeftijd tussen 10 en 20 jaar oud, toegang tot een computer én internet, Nederlandstalig, geen ervaring met de vorige versie van Smoke Alert

Een online op maat gemaakte interventie (website) die zich richt op zowel het voorkomen van roken als het stoppen met roken. De interventie biedt eenmalig feedback na het invullen van een vragenlijst

Steun bij Stoppen [25, 26, 27, 28]

Rokers met de intentie om te stoppen met roken en een leeftijd van 18 jaar

Een online computer tailored-interventie voor mensen met een hoge en lage sociaaleconomische status. De interventie omvat zowel teksten (website) als beelden (video’s op de website). De interventie omvat drie tot zes op maat gemaakte feedbackmomenten om het stoppen met roken te ondersteunen

Attentional Bias Modification (ABM)a [29]

Rokers van 18-65 jaar, die al ten minste een jaar dagelijks roken en nog geen stoppoging hebben ondernomen

De interventie bestaat uit zes online sessies die de attentional bias proberen te reduceren en de slagingskans bij een stoppoging te verhogen

aMomenteel beschikbaar op het internet

Tabel 2

Uitkomsten uit de wetenschappelijke literatuur

Interventie

KEa

Relatief risico

Percentage succesvolle stoppersd

Controlegroep

Gebruikte effectmaat

Stoppen-met-roken 2.0

NR

2,84

Int: 8,5 (224)

Con: 3,4 (234)

Niet op maat gemaakte e‑mail

7-dagen punt prevalentie

Abstinentie na 6 maanden follow-up

SQ4U

NR

1,37 voor AP+, 1,49 voor AP

AP+

Int: 8 (53)

Con: 7 (45)

AP

Int: 9 (63)

Con: 7 (45)

Alleen vragenlijsten

Abstinentie na 12 maanden follow-up

PAS

Ja

1,50

Int: 15,2 (20)

Con: 10,1 (12)

Gebruikelijke zorg

Abstinentie na 12 maanden follow-up

Smoke Alertb

NR

nvt

nvt

nvt

nvt

Steun bij Stoppen

Ja

1,54 voor video

1,15 voor tekst

Video

Int: 9,9 (66)

Con: 6,4 (46)

Tekst

Int: 7,3 (52)

Con: 6,2 (46)

(Niet-gepersonaliseerd) algemeen advies

Abstinentie na 12 maanden follow-up

ABMc

NR

NR, voor subgroep 2,33

Voor subgroep

Int: 14,2 (22)

6,1 (10)

Placebotraining, meerdere metingen

Abstinentie na 6 maanden follow-up

AKosteneffectief (ja, nee, NR niet-gerapporteerd). Indien dit het geval is zijn de details beschreven in de tabel.

BEffectiviteit gedemonstreerd de literatuur [19]

CEffectief in de subgroep ‘zware rokers’ [24]

dPercentage volledige abstinentie (n) in de interventiegroep (Int) en de controlegroep (Con)

De interventies werden ook geëvalueerd op basis van de gebruikte theoretische componenten en BCT’s. Behalve ABM, die op een geheel andere theorie gebaseerd was, includeerden alle interventies de theoretische componenten. Met uitzondering van ABM includeerden de interventies alle BCT’s, behalve voor het belonen van stoppen-met-rokengedrag (alleen SQ4U, Smoke Alert en Steun bij Stoppen). Zie tab. 3 voor de theoretische componenten en BCT’s per interventie uit de wetenschappelijke literatuur.
Tabel 3

Theoretische componenten en behavior change techniques van de interventies uit de wetenschappelijke literatuur

Interventie

Attitude

Sociale invloeden

Zelfeffectiviteit

Actie en copingplannen

BCT’sa

     

1

2

3

4

5

Stoppen-met-roken 2.0b

Ja

Ja

Ja

Ja

Ja

Nee

Ja

Ja

Ja

SQ4Ub

Ja

Ja

Ja

Ja

Ja

Ja

Ja

Ja

Ja

PASb

Ja

Ja

Ja

Ja

Ja

NR

Ja

Ja

Ja

Smoke Alert

Ja

Ja

Ja

Ja

Ja

Ja

Ja

Ja

Ja

Steun bij Stoppenb

Ja

Ja

Ja

Ja

Ja

Ja

Ja

Ja

Ja

ABMb

Nee

Nee

Nee

Nee

Nee

Nee

Nee

Nee

Nee

Percentage; n (%)c

5 (83)

5 (83)

5 (83)

5 (83)

5 (83)

3 (50)

5 (83)

5 (83)

5 (83)

aBCT1: versterken van de ex-rokeridentiteit; BCT2: belonen van stoppen-met-rokengedrag; BCT3: adviseren van routineveranderingen; BCT4: adviseren en steunen bij het omgaan met stoppen-met-roken; en BCT5: adviseren over rokenmedicatie

bGenoemd door de experts

cPercentage (%) interventies met deze theoretische component of deze BCT

In de grijze literatuur werden 39 interventies gevonden, die zich vooral richten op Nederlandse rokers. Behalve Smoke Alert (opgenomen in de wetenschappelijke literatuur) werden er geen interventies gevonden die in trials zijn opgenomen. Het is onduidelijk wat de effectiviteit van deze interventies is en interventies uit de grijze literatuur waren ook niet altijd beschikbaar. Zie bijlage C voor een overzicht van de gegevensextractie voor de grijze literatuur.

Kosteneffectiviteit van online stoppen-met-rokeninterventies

Met eerdere onderzoeken [23, 25] als uitgangspunt zijn de kosten van online stoppen-met-rokeninterventies geschat op € 3,85 per persoon, waarbij voor de sensitiviteitsanalyses een spreiding van € 0,22 tot € 7,70 per persoon is gebruikt. Het gepoolde relatieve risico van online stoppen-met-rokeninterventies was 1,39, met een 95 %-betrouwbaarheidsinterval van 1,18 tot 1,65 (gebaseerd op 5 onderzoeken). Het toevoegen van online stoppen-met-rokeninterventies aan het huidige pakket resulteerde in meer QALY’s en lagere zorgkosten voor alle tijdhorizons (zie tab. 4). De online stoppen-met-rokeninterventies zorgen voor 0,14 QALY winst per 1.000 rokers en voor een vermindering van de zorgkosten van € 602,91 per 1.000 patiënten vergeleken met de huidige situatie. De resultaten waren niet gevoelig voor veranderingen (zie bijlage D voor de sensitiviteitsanalyses). Het variëren van de interventiekosten, relatieve risico’s en het geschatte gebruik van de online stoppen-met-rokeninterventies resulteerde in minimale verschillen ten opzichte van de basisanalyse. Uit de grenswaardeanalyse bleek dat de online stoppen-met-rokeninterventies nog kosteneffectief zijn bij additionele kosten van € 149 per persoon.
Tabel 4

Online interventies vergeleken met de huidige praktijk

 

Tijdhorizons

Gemiddelde QALY’s

(per 1.000 rokers)

Gemiddelde totale kosten

(€ per 1.000 rokers)

Incrementele kosteneffectiviteitsratio

(€ per QALY)

Huidige praktijk

2 jaar

 1.611,13

 1.468.783,00

5 jaar

 3.877,85

 3.507.385,08

 

10 jaar

 7.260,26

 6.612.182,46

 

Levensduur

20.953,69

18.301.798,23

Alternatief scenarioa

2 jaar

 1.611,13

 1.468.729,32

Dominant

5 jaar

 3.877,86

 3.507.241,88

Dominant

 

10 jaar

 7.260,29

 6.611.913,37

Dominant

 

Levensduur

20.953,83

18.301.195,32

Dominant

aOnline stoppen-met-rokeninterventie toegevoegd aan het bestaande pakket van stoppen-met-rokeninterventies in Nederland (huidige praktijk)

Beschouwing

Dit onderzoek geeft een overzicht van online stoppen-met-rokeninterventies in Nederland en de aangetoonde (kosten)effectiviteit, en de gebruikte theoretische componenten en BCT’s. Ook is berekend of het kosteneffectief is om online stoppen-met-rokeninterventies toe te voegen aan het huidige pakket van stoppen-met-rokeninterventies in Nederland. Terwijl internet de mogelijkheid biedt om online stoppen-met-rokeninterventies aan te bieden, wordt het de rokers in Nederland moeilijk gemaakt om gebruik te maken van interventies met aangetoonde effectiviteit. Slechts zes interventies waren getest in gerandomiseerde trials. Van deze interventies werden in de meeste, zo niet alle theoretische factoren en de vijf BCT’s gebruikt. De interventies die in de grijze literatuur waren gevonden gebruikten ook enkele van deze componenten en technieken. Het zou relevant zijn kansrijke interventies (waarschijnlijk de interventies met de meeste theoretische componenten en BCT’s) te onderzoeken in trials. De theoretische factoren en BCT’s moeten echter worden toegepast volgens parameters die van invloed zijn op de mate van effectiviteit [30].

Uit de kosteneffectiviteitsanalyse aan de hand van het EQUIPT-model blijkt dat online stoppen-met-rokeninterventies veel potentie hebben om niet alleen kosteneffectief, maar ook kostenbesparend te zijn. De gegevens van onze analyses tonen aan dat vooral de interactieve, op maat gesneden online interventies in potentie het rookprobleem in Nederland tegen kunnen gaan, zoals wordt aanbevolen in richtlijnen [7].

Via internet (Google en appstores) zijn er talloze stoppen-met-rokeninterventies te vinden, waarvan echter veelal evidentie van effectiviteit ontbreekt, terwijl de interventies met potentie niet beschikbaar zijn. Het is daarom belangrijk duidelijke regels op te stellen met betrekking tot de effectiviteit van de aangeboden interventies, om teleurstelling en nutteloze stoppogingen van rokers te voorkomen. Het reguleren van het aanbod van deze interventies is dus belangrijk voor het waarborgen van de kwaliteit, bijvoorbeeld door middel van certificatie van kwalitatief goede interventies (zoals onlinehulpstempel.nl). Twee van de besproken interventies (Stoppen met Roken 2.0 en Steun bij Stoppen) hebben inmiddels van het Centrum Gezond Leven de kwalificatie bewezen effectief gekregen. Naast het aantonen van de effectiviteit en kosteneffectiviteit is het belangrijk dat interventies een dergelijke certificering krijgen.

Een volgende stap betreft het verspreiden van de interventie onder de doelgroep en relevante organisaties die deze interventie kunnen aanbieden. Aangezien de non-adoptie van de kosteneffectieve online stoppen-met-rokeninterventies negatieve impact heeft op zowel het microniveau (rokers die niet profiteren van effectieve interventies), als het macroniveau (onnodig hoge aan roken gerelateerde kosten door gebrek aan implementatie van effectieve interventies), is het hierbij zeer belangrijk te achterhalen welke strategieën er nodig zijn om de implementatie van (kosten)effectieve online stoppen-met-rokeninterventies te bevorderen, om uiteindelijk een impact te bewerkstelligen op de publieke gezondheid. De huidige infrastructuur bij universiteiten is echter niet altijd ingericht voor een uitgebreide marketing van effectieve programma’s. Het verdient dan ook aanbeveling te onderzoeken hoe de valorisatie van wetenschappelijke kennis geoptimaliseerd kan worden, met als doel het optimaliseren van de implementatie van evidence-based programma’s [31]. Een andere aanbeveling is om te onderzoeken hoe implementatie van effectieve programma’s binnen de huidige praktijk gecombineerd kan worden, bijvoorbeeld in de context van een blended care-benadering [32]. De potentie van een blended care-benadering en de uitvoering daarvan dienen echter verder onderzocht te worden [4, 23].

Literatuur

  1. 1.
  2. 2.
    Springvloet L, Bommelé J, Willemsen M, et al. Kerncijfers roken 2017. Utrecht: Trimbos-instituut; 2017.Google Scholar
  3. 3.
    Volksgezondheidenzorg. Berekend via CBS Doodsoorzakenstatistiek door het RIVM. 2013.Google Scholar
  4. 4.
    Civljak M, Stead LF, Hartmann-Boyce J, et al. Internet-based interventions for smoking cessation. Cochrane Database Syst Rev. 2013;  https://doi.org/10.1002/14651858.CD007078.pub4.CrossRefPubMedGoogle Scholar
  5. 5.
    Vries H de, Brug J. Computer-tailored interventions motivating people to adopt health promoting behaviours: introduction to a new approach. Patient Educ Couns. 1999;36:99–105.CrossRefGoogle Scholar
  6. 6.
    Swartz L, Noell J, Schroeder S, et al. A randomised control study of a fully automated internet based smoking cessation programme. Tob Control. 2006;15:7–12.CrossRefGoogle Scholar
  7. 7.
    Chavannes NH, Meijer E, Wind L, et al. Herziene richtlijn ‘Behandeling van tabaksverslaving en stoppen met roken ondersteuning’. Ned Tijdschr Geneeskd. 2017;161:D1394.PubMedGoogle Scholar
  8. 8.
    Webb T, Joseph J, Yardley L, et al. Using the internet to promote health behavior change: a systematic review and meta-analysis of the impact of theoretical basis, use of behavior change techniques, and mode of delivery on efficacy. J Med Internet Res. 2010;12:e4.CrossRefGoogle Scholar
  9. 9.
    Bandura A. Human agency in social cognitive theory. Am Psychol. 1989;44:1175.CrossRefGoogle Scholar
  10. 10.
    Prochaska JO, DiClemente CC. The transtheoretical approach: crossing traditional boundaries of therapy. Malabar: Krieger Publishing; 1994.Google Scholar
  11. 11.
    Ajzen I. The theory of planned behavior. Organ Behav Hum Decis Process. 1991;50:179–211.CrossRefGoogle Scholar
  12. 12.
    Vries H de. An integrated approach for understanding health behavior; the i‑Change model as an example. Psychol Behav Sci Int J. 2017;2:1–4.CrossRefGoogle Scholar
  13. 13.
    Ubhi HK, Michie S, Kotz D, et al. Characterising smoking cessation smartphone applications in terms of behaviour change techniques, engagement and ease-of-use features. Transl Behav Med. 2016;6:410–7.CrossRefGoogle Scholar
  14. 14.
    Michie S, Hyder N, Walia A, et al. Development of a taxonomy of behaviour change techniques used in individual behavioural support for smoking cessation. Addict Behav. 2011;36:315–9.CrossRefGoogle Scholar
  15. 15.
    West R, Walia A, Hyder N, et al. Behavior change techniques used by the English Stop Smoking Services and their associations with short-term quit outcomes. Nicotine Tob Res. 2010;12:741–7.CrossRefGoogle Scholar
  16. 16.
    Borrelli B, Ritterband LM. Special issue on eHealth and mHealth: challenges and future directions for assessment, treatment, and dissemination. Health Psych. 2015;34:1205.CrossRefGoogle Scholar
  17. 17.
    Cheung KL, Wijnen B, Vries H de. A review of the theoretical basis, effects, and cost effectiveness of online smoking cessation interventions in the Netherlands: a mixed-methods approach. J Med Internet Res. 2017;19:e230.CrossRefGoogle Scholar
  18. 18.
    Cheung KL, Wijnen BF, Hiligsmann M, et al. Is it cost-effective to provide internet-based interventions to complement the current provision of smoking cessation services in the Netherlands? An analysis based on the EQUIPTMOD. Addiction. 2017;113(Suppl 1):87–95.PubMedPubMedCentralGoogle Scholar
  19. 19.
    Poel F te, Bolman C, Reubsaet A, et al. Efficacy of a single computer-tailored e‑mail for smoking cessation: results after 6 months. Health Educ Res. 2009;24:930–40.CrossRefGoogle Scholar
  20. 20.
    Elfeddali I, Bolman C, Candel MJ, et al. Preventing smoking relapse via Web-based computer-tailored feedback: a randomized controlled trial. J Med Internet Res. 2012;14:e109.CrossRefGoogle Scholar
  21. 21.
    Elfeddali I, Bolman C, Vries H de. SQ4U—a computer tailored smoking relapse prevention program incorporating planning strategy assignments and multiple feedback time points after the quit-attempt: development and design protocol. Contemp Clin Trials. 2012;33:151–8.CrossRefGoogle Scholar
  22. 22.
    Smit ES, Vries H de, Hoving C. Effectiveness of a Web-based multiple tailored smoking cessation program: a randomized controlled trial among Dutch adult smokers. J Med Internet Res. 2012;14:e82.CrossRefGoogle Scholar
  23. 23.
    Smit ES, Evers SM, Vries H de, et al. Cost-effectiveness and cost-utility of Internet-based computer tailoring for smoking cessation. J Med Internet Res. 2013;15:e57.CrossRefGoogle Scholar
  24. 24.
    Josselin de Jong S de, Candel M, Segaar D, et al. Efficacy of a Web-based computer-tailored smoking prevention intervention for Dutch adolescents: randomized controlled trial. J Med Internet Res. 2014;16:e82.CrossRefGoogle Scholar
  25. 25.
    Stanczyk NE, Smit ES, Schulz DN, et al. An economic evaluation of a video- and text-based computer-tailored intervention for smoking cessation: a cost-effectiveness and cost-utility analysis of a randomized controlled trial. PLoS ONE. 2014;9:e110117.CrossRefGoogle Scholar
  26. 26.
    Stanczyk N, Bolman C, Adrichem M van, et al. Comparison of text and video computer-tailored interventions for smoking cessation: randomized controlled trial. J Med Internet Res. 2014;16:e69.CrossRefGoogle Scholar
  27. 27.
    Stanczyk NE, Bolman C, Smit ES, et al. How to encourage smokers to participate in Web-based computer-tailored smoking cessation programs: a comparison of different recruitment strategies. Health Educ Res. 2014;29:23–40.CrossRefGoogle Scholar
  28. 28.
    Stanczyk NE, Crutzen R, Bolman C, et al. Influence of delivery strategy on message-processing mechanisms and future adherence to a Dutch computer-tailored smoking cessation intervention. J Med Internet Res. 2013;15:e28.CrossRefGoogle Scholar
  29. 29.
    Elfeddali I, Vries H de, Bolman C, et al. A randomized controlled trial of Web-based Attentional Bias Modification to help smokers quit. Health Psychol. 2016;35:870.CrossRefGoogle Scholar
  30. 30.
    Peters G‑JY BM de, Crutzen R. Everything should be as simple as possible, but no simpler: towards a protocol for accumulating evidence regarding the active content of health behaviour change interventions. Health Psychol Rev. 2015;9:1–14.CrossRefGoogle Scholar
  31. 31.
    Voorham T, Valstar I, Poel A van der, et al. E‑health in preventie en zorg: it is time to make a bigger leap! Tijdschr Gezondheidswet. 2015;93:41–2.CrossRefGoogle Scholar
  32. 32.
    Wentzel J, Vaart R van der, Bohlmeijer ET, et al. Mixing online and face-to-face therapy: how to benefit from blended care in mental health care. Jmir Ment Heal. 2016;3:e9.CrossRefGoogle Scholar

Copyright information

© The Author(s) 2019

Authors and Affiliations

  • Kei Long Cheung
    • 1
    Email author
  • Ben F. M. Wijnen
    • 2
    • 3
  • Mickael Hiligsmann
    • 3
  • Silvia M. A. A. Evers
    • 2
    • 3
  • Hein de Vries
    • 1
  1. 1.CAPHRI school of Public Health and Primary Care, GezondheidsbevorderingUniversiteit MaastrichtMaastrichtNederland
  2. 2.Trimbos-instituutUtrechtNederland
  3. 3.CAPHRI Care and Public Health Research Institute, Health Services ResearchUniversiteit MaastrichtMaastrichtNederland

Personalised recommendations