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Enregistrement W4388728458 · doi:10.1371/journal.pone.0289507

Willingness to pay for antiretroviral therapy, viral load, and premium services; A contingent valuation survey of people living with HIV in southern Nigeria

2023· article· en· W4388728458 sur OpenAlexaff
Olusola Sanwo, Ihoghosa Iyamu, Augustine Idemudia, Titilope Badru, Sylvia Ekponimo, Dorothy Oqua, Olusesan Ayodeji Makinde, Gambo Aliyu, Abimbola Kola-Jebutu, Jemeh Egwuagu-Pius, Chika Obiora‐Okafo, Moses Bateganya, Iorwakwagh Apera, Satish Raj Pandey, Hadiza Khamofu

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFHI 360United States Agency for International Development
Mots-clésWillingness to payContingent valuationMedicinePaymentWillingness to acceptViral loadValuation (finance)DemographyFamily medicineBusinessHuman immunodeficiency virus (HIV)EconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With stagnating funding for HIV and AIDS control programs in Nigeria, alternative funding models for antiretroviral therapy (ART) including out of pocket payment are being considered to sustain momentum epidemic control targets. We assessed willingness to pay for ART related services, and factors associated with willingness to pay. METHODS: Between July and August 2019, we conducted a survey among people living with HIV (PLHIV) on ART in 3 states in southern Nigeria. Randomly sampled respondents on ART for at least 6 months, aged ≥ 18 years, able to communicate in English or pidgin English, and consenting to the survey were enrolled. Respondents were asked if they were willing to pay for clinical consultation, antiretroviral drugs (ARVs), viral load testing services and premium ART services (including fast track services). Respondents indicating willingness to pay for any of these services were asked the maximum amount they were willing to pay using contingent valuation methodology. We assessed the weighted proportions of PLHIV on ART willing to pay for ART and used survey-featured logistic regression measures to assess sociodemographic and ART related factors associated with willingness to pay for ART services. RESULTS: Overall, 1,598 PLHIV with a mean age of 39.03 years (standard deviation [SD]: 11.23 years), were included in this analysis. Of these, 65.8% (1,079), 73.9% (1,192), 61.0% (995) and 33.6% (472) were willing to pay for ART consultation, ARVs, viral load testing services and premium ART services respectively. The median maximum amount PLHIV were willing to pay for clinical consultation and for ARVs was NGN1,000 (USD equivalent of $2.78; interquartile range [IQR]: 500-2,000) respectively, and NGN2,500 (USD equivalent of $6.94; IQR: NGN1,000-5,000) and NGN2,000 (USD equivalent of $5.56; IQR: NGN1,000-3,000) for viral load testing and premium ART services respectively. Receiving ART in Lagos state, being employed and having a monthly income of NGN100,000 or more was associated with willingness to pay for the various ART services. CONCLUSION: We found generally high-level of willingness to pay for ART consultation, ARVs and viral load testing services but low willingness to pay for premium ART services among PLHIV on ART. The maximum amount PLHIV were willing to pay for various ART services fell short of benchmarks for alternative funding but can potentially supplement ART by funding differentiated service delivery models that require nominal amounts to facilitate person-centered differentiated service delivery models.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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