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Enregistrement W2043518229 · doi:10.1002/hec.1336

Heterogeneity in preferences for smoking cessation

2008· article· en· W2043518229 sur OpenAlexafffundabout
Robert W. Paterson, Kevin Boyle, Christopher F. Parmeter, James E. Neumann, Paul De Civita

Notice bibliographique

RevueHealth Economics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensGovernment of Canada
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésSmoking cessationPreferenceTobacco controlHealth economicsMixed logitMedicineLogistic regressionCornerstonePublic healthEnvironmental healthPsychologyEconomicsGeographyMicroeconomicsInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Promoting cessation is a cornerstone of tobacco control efforts by public-health agencies. Economic information to support cessation programs has generally emphasized cost-effectiveness or the impact of cigarette pricing and smoking restrictions on quit rates. In contrast, this study provides empirical estimates of smoker preferences for increased efficacy and other attributes of smoking cessation therapies (SCTs). Choice data were collected through a national survey of Canadian smokers. We find systematic preference heterogeneity for therapy types and SCT attributes between light and heavy smokers, as well as random heterogeneity using random parameters logit models. Preference heterogeneity is greatest between length of use and types of SCTs. We estimate that light smokers would be willing to pay nearly $500 ($CAN) to increase success rates to 40% with the comparable figure for heavy smokers being near $300 ($CAN). Results from this study can be used to inform research and development for smoking cessation products and programs and suggest important areas of future inquiry regarding heterogeneity of smoker preferences and preferences for other health programs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,312
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,029 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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