Preferences for public long-term care insurance among middle-aged and elderly residents: A discrete choice experiment in Hubei Province, China
Notice bibliographique
Résumé
Objective It is critical to incorporate residents' preferences into the design of long-term care insurance (LTCI). However, little is known about middle-aged and elderly residents' preferences for personalized need-related attributes of LTCI in China. Through a discrete choice experiment (DCE), we aimed to focus on the direct beneficiaries of LTCI and then elicit their preferences for LTCI under a hypothetical scenario of dysfunction. Methods Attributes and levels were defined through a literature review and two rounds of expert consultations ( n = 8). A D-optimal fractional factorial design was used to generate the DCE questionnaire. Face-to-face interviews with middle-aged and elderly residents were conducted in two cities in Hubei Province, China, between November and December 2020. A mixed logit model was utilized for estimation. Results Five attributes were identified and incorporated into the DCE questionnaire. A total of 390 participants completed DCE questionnaires. Care facilities, care content, reimbursement rate, caregivers, and annual premium per person all had a significant impact on residents' preferences. Residents had significantly higher preferences for the LTCI scheme with home and community-based care centers (β = 1.40, p < 0.01), multi-level services (β = 0.44, p < 0.01), 90% reimbursement rate (β = 0.37, p < 0.01), and sufficiently trained caregivers (β = 0.26, p < 0.01). Individual characteristics, such as gender, employment, and education level were the factors that drove heterogeneity in preferences for LTCI. Conclusion This study provides new evidence on the preferences of middle-aged and elderly residents for personalized need-related public LTCI features. The design of the LTCI scheme in China needs to take these findings into account to maximize the utility for direct beneficiaries of LTCI and enhance their enrollment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».