Estimating the Marginal Effect of Socioeconomic Factors on the Demand of Specialty Drugs
Notice bibliographique
Résumé
Given the growing importance and role of drugs in the treatment of diseases, as well as replacement of them rather than expensive and often unsafe procedures, study of socioeconomicfactors affecting future demand for them seems necessary.we seek to examine the extent of to which socioeconomic factors affect specialty medicine use by the patients.using data from questionnaires completed by 280 patients with multiple sclerosis, hemophilia, thalassemia, and chronic kidney disease, we estimate marginal effect of significant variables in probit model.We found that the need for the patient(ME = 0.858), deterioration of the patient (ME = -0.001), household size (ME = 0.0004), House Ownership (ME = -0.002), gender (ME = -0.04), income (ME = -0.0007), education (ME = -0.0021) and job (ME = -0.0021) are significant variables affecting demand for specialty drugs. We conclude that it can be programmed to promote and protect the welfare of patients by specific factors such as income, and largely affect the demand of medication and medical services. Therefore economic aid to these patients should not be limited only to medical subsidies, especially in patients with MS, income and welfare can reduce drug demand.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».