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Enregistrement W4312129922 · doi:10.1177/0272989x221145048

A Comparison of Ordered Categorical versus Discrete Choices within a Stated Preference Survey of Whole-Blood Donors

2022· article· en· W4312129922 sur OpenAlexaff
Zia Sadique, John Cairns, Kaat De Corte, Sarah Willis, Alec Miners, Nick Bansback, Richard Grieve

Notice bibliographique

RevueMedical Decision Making · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésCategorical variablePreferenceBlood donorDiscrete choiceDonationValue (mathematics)EconometricsSocial psychologyActuarial sciencePsychologyStatisticsEconomicsMathematicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are different stated preference (SP) approaches, including discrete choice experiments (DCEs). DCEs are a popular SP approach, but in some settings, alternative ways of framing survey questions may be more appropriate. The Health Economic Modelling Of Alternative Blood Donation Strategies (HEMO) study required choice tasks to be framed so that the study could estimate the effect of attribute levels on the frequency of a behavior—in this case, blood donation. SP questions were formulated to require ordered categorical responses from a single profile of attribute levels. However, it is unknown whether this way of framing SP questions leads to estimates of marginal rates of substitution (MRS) that are different from traditional DCE choices between 2 alternative profiles. The aim of this article is to compare estimates of relative preferences from SP questions requiring ordered categorical versus discrete choice responses. We compared relative preferences elicited from the 2 approaches for a common set of attributes and levels, formulated as choice tasks for 8,933 whole-blood donors. We found that the 2 forms of survey questions provided similar MRSs estimates. For example, respondents were willing to trade off only a small increase in travel time to receive a health report, irrespective of whether the choice given was binary (DCE response; approximately 3 min) or from an ordered category (about 8 min). The finding that any differences in the estimated MRSs are not of substantive importance offers some reassurance for policy makers in that estimates of relative preference may be robust to alternative ways of framing the survey questions. These findings can encourage future studies to frame choice tasks that align with the study’s objective. Highlights This article compares the relative preferences from stated preference (SP) questions requiring ordered categorical versus discrete choice responses. The approaches were contrasted for blood donation service characteristics that offer opportunities to donate blood. The estimates of relative preferences for alternative blood donation service characteristics were similar between the 2 forms of SP approach. This study illustrates how SP survey questions can be formulated to provide responses on an ordered categorical scale and to estimate marginal rates of substitution between different attributes, which can be compared with those derived from discrete choice experiment (DCE) choices. The article highlights the potential value of considering alternative choice framings rather than relying solely on DCEs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,138
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,138
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,259
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,080 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
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