Willingness to Pay for Breast Cancer Screening: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Women's breast cancer was identified as the primary contributor to global cancer cases. This condition puts a significant economic burden on both society and the healthcare system, with the highest expenses related to medical treatment costs.Objectives: The study aims to review the willingness to pay (WTP) for breast cancer screening and the factors influencing it.Methods: Four databases (Scopus, PubMed, ProQuest, and Google Scholar) were used to search related articles that mentioned the WTP for breast cancer screening. Preferred Reporting Items for Systematic Reviews (PRISMA) guideline was used to execute this systematic review study. Finally, 11 articles were included in this study. The quality of reviewed studies was assessed using a JBI cross-sectional study and a JBI quasi-experimental study.Results: The study found that the WTP value for breast cancer screening varied from $1 to $500 in Iran, Malaysia, Singapore, the US, and Canada. Most studies explained that willingness to pay and willingness to take breast cancer screening were affected by sociodemographic aspects such as family history of ovarian or breast cancer, income status, education status, age, and marital status.Conclusion: Governmental authorities should consider the implementation of a breast cancer screening program or explore cost-sharing mechanisms for breast screening, to mitigate the incidence of breast cancer.
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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 | 0,011 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».