WEIGHTING THE BENEFITS OF WEIGHT LOSS PROGRAMS
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is a leading health threat. Determination of optimal therapies for long-term weight loss remains a challenge. Evidence suggests that successful weight loss depends on the compliance of weight loss program participants with their weight loss efforts. Despite this, little is known regarding the attributes influencing such compliance. PURPOSE To assess the relative importance of weight loss program attributes to its participants, and to express these preferences in terms of their willingness to pay (WTP) for such attributes in a sample of 165 overweight adults enrolled in community weight loss programs using a discrete choice experiment (DCE). METHODS A DCE survey was used to obtain participant preferences for the following attributes of a weight loss program: cost, travel time required to attend, extent of physician involvement (e.g., none, monthly, every 2 weeks), components (e.g., diet, exercise, behavior change) emphasized, and focus (e.g., group, individual). The rate at which participants were willing to trade between attributes and the WTP for different configurations of combined attributes were estimated using regression modeling. RESULTS All attributes investigated appeared to be important. For example, participants were willing to pay \$72.00 more for a level more of physician involvement in their 3-month weight management program. The most important unit change (moving from one attribute level to another) was “program components emphasized” (e.g., moving from diet only to diet and exercise). CONCLUSION The majority of participants were willing to pay for weight loss programs that reflected their preferences. These preferences are important to include in policy-level decision-making. The DCE tool was useful in quantifying and understanding individual preferences in obesity management, and provided information that could help to maximize the efficiency of existing weight loss programs or the design of new programs.
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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 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».