A Discrete Choice Experiment of Older Self-Funders’ Preferences When Navigating Community Social Care
Notice bibliographique
Résumé
Most long-term care systems (social care) for older people rely on some means testing, copayment system, private insurance, or other non-governmental funding to supplement state provision. In England, an estimated quarter of homecare delivery is funded privately. For many older people, the absence of state funding for their care is only part of the problem: they are also expected to search for care in a market characterised by complexity, plurality, and imperfect information. Surprisingly, there are few services available to support private funders to navigate the system. This paper examines willingness to pay for care navigation and seeks to classify heterogeneity of preferences for navigation support. A discrete choice experiment (DCE) survey was completed by 182 participants across England in 2020-21. The results of the random parameter logit model used to analyse preferences showed that people valued information about care options (quality, information, and finances), but they also wanted help to “think things through,” as processing information could be challenging. Generally, participants valued what the navigation service provided, more than how the services were organised and delivered. The study also used latent class analysis to identify four groups with similar preferences, with almost half of participants (48%) expressing high willingness to pay for a comprehensive navigation service. The other three classes represented those with preferences focused on a narrower set of attributes: fast access to information (20%), affordable help to “think things through” (18%), and information provided by their local council (14%). The study demonstrates the potential demand and likely take-up of navigation support if made available to people who pay privately for care. Future research needs to examine the barriers to market development for social care navigation services.
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 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 | 0,014 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».