Willingness to Pay for Mandibular Overdentures: A Societal Perspective
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Dental services in many countries are funded out-of-pocket by patients whose acceptance of a dental treatment depends on their valuation of it. Using a willingness-to-pay (WTP) strategy, this study aimed to determine how people who do not wear dentures value the benefits of dentures retained by implants and what factors explain variations in WTP among subjects. METHODS: Telephone numbers of a representative Canadian sample were obtained from a consumer database provider. Respondents completed either an internet-based or telephone survey with 3 payment scenarios: paying oneself (out-of-pocket), coverage with private health insurance, and publicly financed through additional taxes. Personal information data (e.g., age, income) were used as independent variables in regression models to assess the determinants of WTP amounts. RESULTS: Among 1,096 respondents, 317 participated in the survey (response rate, 28.9%). The mean WTP of participants (mean ± SD age: 41.2 ± 0.6 y; 54.3% male) who were dentate/partially edentate was $5,347 for implant overdentures. Considering a 1 in 5 chance of becoming edentate, they were willing to pay $26.93 as monthly payments for private insurance. They were also willing to pay an additional yearly tax of $103.63 to support a public program. WTP private payments increased substantially with increase in household income and dental needs. CONCLUSION: This preference study provides information to dentists, insurance companies, and policy makers on what dentate people are willing to pay for implant overdentures, whether directly or with insurance/government coverage. KNOWLEDGE TRANSFER STATEMENT: This study provides results of interest to many stakeholders. For clinicians, the results reveal what people are willing to pay for implant overdentures for themselves. It also provides information to employers and insurance companies on how people value having coverage for this kind of service. Furthermore, it provides public policy makers the value that people place on public funding of such treatments and how they would support a decision to publicly fund such a treatment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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; 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 ».