Measuring and Valuing Informal Care for Economic Evaluation of HIV/AIDS Interventions: Methods and Application in Malawi
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Economic evaluation studies often neglect the impact of disease and ill health on the social network of people living with HIV (PLHIV) and the wider community. An important concern relates to informal care requirements which, for some diseases such as HIV/AIDS, can be substantial. OBJECTIVES: To measure and value informal care provided to PLHIV in Malawi. METHODS: A modified diary that divided a day into natural calendar changes was used to measure informal care time. The monetary valuation was undertaken by using four approaches: opportunity cost (official minimum wage used to value caregiving time), modified opportunity cost (caregiver's reservation wage), willingness to pay (amount of money caregiver would pay for care), and willingness to accept (amount of money caregiver would accept for providing care to someone else) approaches. Data were collected from 130 caregivers of PLHIV who were accessing antiretroviral therapy from six facilities in Phalombe district in southeast Malawi. RESULTS: Of the 130 caregivers, 62 (48%) provided informal care in the survey week. On average, caregivers provided care of 8 h/wk. The estimated monetary values of informal care provided per week were US $1.40 (opportunity cost), US $2.41 (modified opportunity cost), US $0.40 (willingness to pay), and US $2.07 (willingness to accept). CONCLUSIONS: Exclusion of informal care commitments may be a notable limitation of many applied economic evaluations. This work demonstrates that inclusion of informal care in economic evaluations in a low-income context is feasible.
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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 | 0,019 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».