American's overall and equity-based societal valuation of a disease-modifying Alzheimer's treatment: Results from a discrete choice experiment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To estimate Americans' willingness-to-pay (WTP) for universal access to a disease-modifying Alzheimer's disease (AD) treatment with a discrete choice experiment in a nationally representative sample. As part of this experiment, we examined whether providing information about the higher disease burden among minorities and persons of lower socioeconomic status (SES) changes WTP. METHODS: We conducted an information experiment using the nationally representative Understanding America Study (UAS) panel. Participants were provided with general information about AD and a hypothetical treatment that reduces disease progression by 30 %. Two-thirds of the sample were randomized to receive additional information about the higher prevalence of Alzheimer's among either lower SES groups or racial/ethnic minorities. We measured participants' WTP for making the treatment nationally available as a fixed annual fee and income-proportionate fee. Differences in WTP between those exposed to the additional information and those who were not provide the societal valuation of the equity-enhancing effects of the AD treatment. RESULTS: Average valuations were $252, $260 and $247 per year, and 0.59 %, 0.59 % and 0.61 % of earned income, for the control, race/ethnicity and SES frames, respectively-all statistically indistinguishable. These average results imply that Americans would be willing to pay $33.7 billion based on the fixed fee and $51.4 billion based on the income-related charge for universal access to an AD treatment annually, but their valuation does not further increase when informed about equity considerations. CONCLUSIONS: While Americans value universal access to an AD treatment highly, health equity considerations did not significantly alter respondents' WTP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».