What public health interventions do people in Canada prefer to fund? A discrete choice experiment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess public support of tailored and targeted public health interventions for marginalized communities. METHODS: We conducted a discrete choice experiment using a web-based survey advertised to Facebook and Instagram users living in Canada, aged > 16. Participants were asked to choose between funding two hypothetical public health programs. Each program was described by its purpose; expected increase in life expectancy; and target audience. Demographically weighted generalized linear mixed-effects models were constructed to identify program factors associated with program selection. RESULTS: Participants completed up to 8 discrete choice comparison exercises each resulting in 23,889 exercises were completed by 3054 participants. Selected programs were less likely to focus on prevention (vs. treatment). For each 1-year increase in the marginal years of life gained, there was a 15% increase in the odds of a program being selected. Interventions tailored to marginalized communities or targeting stigmatized health conditions were less likely to be selected compared to interventions targeted to the general population or targeting chronic health conditions. Noteworthy exceptions included an increased preference for interventions aligning with the perceived needs or cultural expectations for marginalized communities. CONCLUSIONS: Stigmatizing perceptions of health conditions and key populations likely influence public health programming preferences of Canadians. PUBLIC HEALTH IMPLICATIONS: Informational campaigns highlighting disparities experienced by marginalized populations may improve support for targeted and tailored interventions.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».