Informing decision makers about public preferences for different modalities of cancer treatment in the Rhône–Alps region in France
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alternative options to hospital care like home care or local health centers (LHCs) are being advocated. However, no study has measured citizens' preferences (who will finance these services via taxation) for these options. OBJECTIVES: We measured (i) citizens' preferences for these services, that is, respondents stated where they would like to get the treatment; (ii) the strength of their preference. METHODS: A computerized survey composed of (i) a decision aid to inform respondents about the three options; (ii) three scenarios, from light-to-heavy care, that respondents should rank from the most to the least preferred option of care. (iii) a contingent valuation survey (CVS) to assess how much respondents were willing to pay for their preferred option (except for hospital care if chosen, because it is the default option and free). (iv) a socio-demographic questionnaire. RESULTS: = 800). The heavier the care was, the more respondents preferred hospital care. Willingness to pay for additional taxation per household/month varied from €13.9 for light care in LHC to €19.1 for heavy home care. The small number of protesting respondents and outliers, and the close correlation between preferences, income, and WTP supports the validity of the CVS. CONCLUSION: In France, for cancer, not all citizens would prefer to be treated at home rather than in a hospital. Only less than a quarter would prefer LHC. These results show the mismatch between public health policies and the citizens' 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».