Pregnant women's and policymakers' preferences for the expansion of noninvasive prenatal screening: A discrete choice experiment approach study
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Quantitative approaches for eliciting preferences for new interventions are mostly conducted by patients and rarely by policymakers. This study aimed to quantify the preferences of pregnant women and policymakers regarding the addition of a new test to prenatal screening programs for detecting chromosomal abnormalities. Methods: A discrete choice experiment was conducted to measure the respondents' preferences for a new prenatal test. A seven-attribute instrument was built based on interviews with pregnant women and policymakers. The data were analyzed using robust conditional logistic regression and nested logit models. Results: In total, 272 pregnant women and 24 policymakers completed the questionnaire (response rates of 48% and 55%, respectively). Overall, all attributes were statistically significant in the pregnant women group, whereas only three attributes (test performance, degree of test result certainty, and cost) were statistically significant in the policymakers group. Statistically significant differences in test performance and information were observed between the two groups. Conclusion: Policymakers differed from pregnant women in their appraisal of attributes related to their preference for a new prenatal screening intervention. The low response rates observed in both groups suggest that further investigation of the relevance of this approach must be conducted.
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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 | 0,027 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».