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Enregistrement W4402447284 · doi:10.1017/bca.2024.16

Valuing a Reduction in the Risk of Chronic Kidney Disease: A Large-Scale Multi-Country Stated Preference Approach

2024· article· en· W4402447284 sur OpenAlexaboutno aff
Chris Dockins, Damien Dussaux, Charles Griffiths, Sandra Hoffmann, Nathalie B. Simon

Notice bibliographique

RevueJournal of Benefit-Cost Analysis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean CommissionU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésWillingness to payKidney diseaseValuation (finance)Contingent valuationMedicinePreferenceEnvironmental healthActuarial scienceEconomicsFinanceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compromised kidney function is associated with an array of environmental contaminants and pathogens that may be considered for regulation. However, there are few valuation estimates for kidney effects for use in benefit-cost analyses, particularly willingness-to-pay estimates. This paper is one of several surveys valuing morbidity developed by the OECD Surveys to elicit Willingness-to-pay to Avoid Chemicals-related negative Health Effects project, which aims to improve the basis for benefit-cost analyses. We report the results of a stated preference survey valuing reduced the risk of symptomatic chronic kidney disease, filling an important gap in the valuation literature and addressing a need for applied benefits analysis of chemical regulation. The survey was administered to representative samples in each of 10 countries: Canada, Chile, China, Denmark, Germany, Italy, Norway, Türkiye, the United Kingdom, and the United States. The mean (median) WTP for an average reduction of 3.5 in 1,000 of the risk of serious kidney disease over 5 years is $2,609 ($764), corresponding to a mean (median) value per statistical case (VSC) of chronic kidney disease of $805,000 ($224,000). The mean VSC varies between $700,000 for Canada and $1,200,000 for Türkiye.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,184 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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