The acceptability of the risk of death in the treatment of respiratory diseases in France
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The costs associated with respiratory illnesses in the French healthcare budget continue to rise. However, pharmaceutical companies and research centres are continuously developing new treatments. Consequently, accepting these treatments, which necessitates the acceptance of the mortality risk associated with their use, represents a significant economic and public health issue. Our study aims to assess this acceptance. METHODS: The data were obtained from an online questionnaire completed by 315 respondents located in France during June and July 2019. The standard gamble method was employed to ascertain the acceptability of risk. This method quantifies the 'disutility' of a health state by evaluating the extent to which an individual is willing to accept a specific mortality risk in exchange for avoiding the state. RESULTS: The study demonstrated that individuals, irrespective of their personal characteristics, were willing to accept a treatment with an average mortality risk of less than 19%. The findings revealed discrepancies between individuals' perceptions of mortality and actual risks. CONCLUSIONS: In France, it is incumbent upon public decision-makers and research centres to ensure that treatment-related mortality rates remain below 19% so that patients readily accept treatment, irrespective of their personal characteristics. In addition, they should provide further information on the risks associated with treating respiratory diseases to avoid a discrepancy between the mortality risks perceived by individuals and the actual risks.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».