Assessing the Societal Value of Preventing Fetal Deaths by Using a Households Survey in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Many studies have found that the value of a life saved varies based on its characteristics, such as age. However, no study has investigated the value of avoiding fetal deaths, which represent a substantial disease burden worldwide. To evaluate this, 2, 607 adults in the USA were surveyed online and asked to allocate a unique life-saving treatment between an unborn child, a newborn infant and a 5-year-old child. The majority (69%) of respondents preferred to allocate the treatment to a newborn infant over an unborn child in the sixth month of pregnancy, 5% chose the unborn child and 26% could not decide, preferring to leave the outcome to chance. Similarly, 54% chose a newborn infant over an unborn child in the ninth month of pregnancy, 39% could not decide and 7% chose the unborn child. Approximately 75% of respondents who chose the newborn found the decision difficult. The strengths of preferences for unborn children were between 46% and 56% of the level for newborns. Preferences varied significantly by income, religious inclination, intent to have a child, previous experience of fetal loss, occupation and gender. Based on the survey results, society puts value on avoiding fetal loss, albeit less than on preventing the death of a newborn child.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».