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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».