Willingness to pay for quality and length of life gains in end of life patients of different ages
Notice bibliographique
Résumé
Health gains are increasingly weighted in economic evaluations of new health technologies to guide resource-allocation decisions in healthcare. In Norway and the Netherlands weights are, for example, based on the disease severity of patients. In England and Wales, a higher weight is attached to quality-adjusted life-years (QALYs) gained from life-extending end-of-life (EOL) treatments. Societal preferences for QALY gains in EOL patients are increasingly examined. Although the available evidence suggests that gains in health-related quality of life (QOL) may be preferred to gains in life expectancy (LE), little is known about the influence of EOL patients' age on these preferences. In this study, we examine the willingness to pay (WTP) for QOL and LE gains in EOL patients of different ages in a sample (n = 803) of the general public in the Netherlands. We found that WTP was relatively higher for QOL and LE gains in younger EOL patients. We further found indications suggesting that WTP may be relatively higher for QOL gains at the EOL, except for patients aged 20 for whom we observed a higher WTP for LE gains. Our results may inform discussions on attaching differential weights to QOL and LE gains in EOL patients of different ages with the objective to better align resource-allocation decisions with societal preferences.
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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 | 0,005 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».