What Drives Responses to Willingness-to-pay Questions? A Methodological Inquiry in the Context of Hypertension Self-management
Notice bibliographique
Résumé
Background: The use of economic evaluation to determine the cost-effectiveness of health interventions is recommended by decision-making bodies internationally. Understanding factors that explain variations in costs and benefits is important for policy makers. Objective: This work aimed to test a priori hypotheses defining the relationship between benefits of using self-management equipment (measured using the willingness-to-pay (WTP) approach) and a number of demographic and other patient factors. Methods: Data for this study were collected as part of the first major randomised controlled trial of self-monitoring combined with self-titration in hypertension (TASMINH2). A contingent valuation framework was used with patients asked to indicate how much they were willing to pay for equipment used for self-managing hypertension. Descriptive statistics, simple statistical tests of differences and multivariate regression were used to test six a priori hypotheses. Results: Data for this study were collected as part of the first major randomised controlled trial of self-monitoring combined with self-titration in hypertension (TASMINH2). A contingent valuation framework was used with patients asked to indicate how much they were willing to pay for equipment used for self-managing hypertension. Descriptive statistics, simple statistical tests of differences and multivariate regression were used to test six a priori hypotheses. Conclusion: The majority of hypertensive patients who had taken part in a self-management study were prepared to purchase the self-monitoring equipment using their own funds, more so for men, those with higher incomes and those with greater satisfaction. Further research based on bigger and more diverse populations is recommended.
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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 | 0,387 | 0,654 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».