Are patients willing to pay for total shoulder arthroplasty? Evidence from a discrete choice experiment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Total shoulder arthroplasty (TSA) is a common treatment to decrease pain and improve shoulder function in patients with severe osteoarthritis (OA). In Canada, patients requiring this procedure often wait a year or more. Our objective was to determine patient preferences related to accessing TSA, specifically comparing out-of-pocket payments for treatment, travel time to hospital, the surgeon's level of experience and wait times. METHODS: We administered a discrete choice experiment among patients with endstage shoulder OA currently waiting for TSA. Respondents were presented with 14 different choice sets, each with 3 options, and they were asked to choose their preferred scenario. A conditional logit regression model was used to estimate the relative preference and willingness to pay for each attribute. RESULTS: Sixty-two respondents completed the questionnaire. Three of the 4 attributes significantly influenced treatment preferences. Respondents had a strong preference for an experienced surgeon (mean 0.89 ± standard error [SE] 0.11), while reductions in travel time (-0.07 ± 0.04) or wait time (-0.04 ± 0.01) were of less importance. Respondents were found to be strongly averse (-1.44 ± 0.18) to surgical treatment by a less experienced surgeon and to paying out-of-pocket for their surgical treatment (-0.56 ± 0.05). CONCLUSION: Our results suggest that patients waiting for TSA to treat severe shoulder OA have minimal willingness to pay for a reduction in wait time or travel time for surgery, yet will pay higher amounts for treatment by an experienced surgeon.
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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 | 0,037 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».