Valuing a Reduction in the Risk of Chronic Kidney Disease: A Large-Scale Multi-Country Stated Preference Approach
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,017 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».