Is There a General Preference for the Worse Off? A Discrete Choice Experiment Using Individually Calibrated Health State Valuations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We aimed to develop and demonstrate a method for examining public preferences for priority setting in healthcare, using EQ-5D-5L health states valued at an individual level. We examine the Norwegian population's preferences for prioritizing the "worse off" in terms of health at a cost to health maximization. This intuition is a part of healthcare priority setting frameworks in several countries. Preference studies help explore the legitimacy of such policies, but most studies do not use individual-level health state values, which may distort their conclusions. METHODS: Task-based face-to-face interviews were conducted in the Norwegian general population. First, respondents valued a set of EQ-5D-5L health states using time trade-off. Second, discrete choice tasks were administered, describing health state improvements that contrasted utility maximization and benefit to the worse off, according to each respondent's valuation. Analysis used mixed-effects models with choice and respondent properties. RESULTS: We conducted 606 interviews, of which 468 respondents were included in the priority setting exercise. Respondents' choices were influenced by the size of the health improvement, but not by an option being worse in terms of a lower pretreatment health state value. Choice behavior was influenced by respondents' gender, religion, and age. On average, the choices indicate a preference for prioritizing the better off. CONCLUSIONS: Our two-stage design using individual health state values is feasible, although there are trade-offs and room for development with such a design. We found no support for a preference for prioritizing the worse off when using individual-level health state valuations.
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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 | 0,018 | 0,032 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».